有时,torch-geometric也可以通过conda直接安装,但这取决于你使用的conda渠道和可用的包版本。你可以尝试以下命令: bash conda install -c conda-forge torch-geometric 注意:使用conda安装时,conda会自动处理依赖关系,但可能无法找到与你的PyTorch版本完全匹配的torch-geometric版本。因此,使用pip安装通常是更可靠的选择...
这一步也可以指定torch_geometric的版本安装,如pip install torch_geometric==2.0.4 -ihttps://pypi.doubanio.com/simple。也可用其他镜像源。 pip install torch_geometric==2.0.4 -i https://pypi.doubanio.com/simple 或者 pip install torch_geometric -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 或者 pi...
点击进入whl下载页面,找到对应的操作系统、python版本进行下载: 我电脑的python == 3.8 torch==1.10.1 cuda==11.1,所以我在官网的路径下找到了上述的四个文件并且将其下载下来 其次就是对其进行安装,安装顺序为: 1.torch-scatter 2.torch-sparse 3.torch-cluster 4.torch-spline-conv 5.torch-geometric 其中1-...
import torchfrom torch_geometric.data import Data 创建一个空的Graph对象edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4]], dtype=torch.long) # 边的连接关系x = torch.tensor([[1, 0], [0, 1], [1, 1], [0, 0]], dtype=torch.float) # 节点特征矩阵y = torch.tensor...
Torch == 1.5.0; 之前也尝试新建了个虚拟环境,但是import torch总是出错,所以用了已有的正确的虚拟环境进行安装torch-geometric库。 然后在官网上分别下载以下四个文件(CPU,无GPU): 然后按照https://zhuanlan.zhihu.com/p/602615941?utm_id=0 说法,依次使用pip install安装torch_scatter、torch_sparse、torch_clust...
下载网址:https://pytorch-geometric.com/whl/ (注:根据torch版本、python版本及是否支持cudnn下载对应的whl文件,cp代表python版本) 我的torch版本如下: 查看方法之一:打开Pycharm中的setting,在Python Interpreter中找torch即可。 下载whl: 4.下载后放到Anaconda的Script文件夹中: ...
# https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.11.0%2Bcu113.html #1.11.0&cu113对应当前环境的torch版本 # 下载对应py版本的四个依赖包,激活虚拟环境后pip install 安装即可 pip install torch_cluster-1.6.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install torch_scatter-2.0.9-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip...
安装pyg(torch_geometric)记录 首先在官网上,根据cuda和torch查看对应的html网址。old torch版本。其次,分别安装以下包。 .conda/envs/gmne_dgl/bin/pip install --no-index torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html...
去GitHub的pyg-team主页中找到pytorch-geometric包。网址如下：然后点击图3中的 here，跳转链接。之后会弹到新的界面，如图4。这里就需要第一步中得到的torch版本，cuda版本选择对应的点击。对应我自己的就是选择的图中灰色的torch-1.7.0+cu101。（表示pytorch是1.7.0版本，cuda是10.1版本）点击之后...
首先,检验终端是否能够成功调用。我就是会先新建一个example.py文件,然后去torch_geometric的官网,复制一段命令,测试一下。 测试代码 终端输入命令 python example.py,发现出现提示“libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory”(如果没提示,直接输出结果,那就是安装成功啦)。