pytorch_geometric安装教程

配置环境

在自己的外部环境中下载cuda

如果没有显卡驱动，先安装显卡驱动

安装如下：
1、在NVIDIA下载对应的显卡驱动。如下载到⽂件： NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run
2、禁⽤nouveau驱动
2.1 按 Ctrl+Alt+F1 进⼊命令提⽰符，输⽤⼾名、密码进⼊；然后输⼊以下命令进⼊⿊名单 sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
2.2 在打开的⽂件⾥输⼊ blacklist nouveau options nouveau modset=0 保存退出。
2.3 执⾏以下命令 sudo update-initramfs -u 然后执⾏ lspci | grep nouveau 若没有输出，则禁⽤成功。 2.4 重启服务器
3、安装显卡驱动
3.1 按 Ctrl+Alt+F1 进⼊命令提⽰符，输⽤⼾名、密码进⼊；然后关闭图形界⾯，输⼊ sudo service lightdm stop
3.2 安装驱动。先更改下载的显卡驱动的权限， cd 到显卡驱动所在的⽬录；输⼊ sudo chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run 。然后执⾏安装命令 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files ，按提⽰完成安装。
3.3 安装完成后，开启图形界⾯ sudo service lightdm start ，在终端输⼊ nvidia-smi 检查是否安装成功

安装CUDA 9.0

1、在官⽹，或者百度⽹盘，提取码：g9jb下载CUDA-9.0，CuDNN v7.1或者CUDA-8.0， CuDNN V6。
2、 cd 到CUDA⽂件所在的⽬录，执⾏ sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run 安装cuda，除了第⼆项“是否安装显卡驱动”选择 no之外，其他全部选择accept或者yes(⽆sudo安装指定安装⽬录为⾃⼰的⽂件夹即可)。最后会有个warning，正常。
3、配置CUDA的环境变量。输⼊ vi ~/.bashrc 进⼊，在最后添加下⾯两 ⾏ export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH，exportL{D}_{L}IBRAR{Y}_{P}ATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 。保存退出，执⾏ source ~/.bashrc 是环境变量⽣效。

路径查看

如果通过这种方法无法找到路径，则直接使用cd /usr/local/cuda/bin的方法查找路径
一般安装好了cuda就会有这个路径。

安装torch-geometric

此方法是官网的安装方法。
前面4个库的安装没有报错
在安装pip install torch-geometric库时报错：说没有权限，
之后使用pip install --user torch-geometric和sudo pip install --user torch-geometric命令都报错
最后使用和上面四条相同的命令 ：pip install --verbose --no-cache-dir torch-geometric
安装成功。