算法conda环境torch-geometric安装

算法conda环境torch-geometric安装

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操作系统为centos 7，PyTorch环境需要glibc>=v2.17

pytorch官网地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

torch-geometric官网地址：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html

安装之前查看操作系统支持的glibc版本，v1.11.x，v1.10.x，v1.9.x需要glibc=2.27

strings /lib64/libm.so.6 | grep GLIBC_

方式一：安装PyTorch（v1.11.x，v1.10.x，v1.9.x）

注意：这两个版本需要glibc=v2.27版本，这里选择不安装附加包 torch-spline-conv，跳过后面glibc报错

1.创建conda虚拟环境

conda create -n test1 python=3.9

2. 安装PyTorch环境

这里直接选择安装最新版本的pytorch，cudatoolkit版本对应显卡版本

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3.安装 torch-geometric

此处选择Anaconda方式进行安装

conda install pyg -c pyg

安装完成后，执行如下操作

$ conda list |grep torch
$ pip list | grep torch
torch              1.11.0
torch-cluster      1.6.0
torch-geometric    2.0.4
torch-scatter      2.0.9
torch-sparse       0.6.13
torchaudio         0.11.0
torchmetrics       0.9.1
torchvision        0.12.0

卸载torch-spline-conv包

$ pip uninstall torch-spline-conv

4.测试

$ python
>> from torch.nn import Linear, ReLU
>> from torch_geometric.nn import Sequential, GCNConv

上述问题无报错即可

出现如下报错，则是因为 torch-spline-conv 附加包导致，若此依赖包没有使用卸载即可

方式二：安装PyTorch（v1.8）版本，无外网

注意：此版本无需操作系统支持高版本的GLIBC_2.27

1.创建conda虚拟环境

conda create -n test1 python=3.9

2. 安装PyTorchv1.8

cudatoolkit版本对应显卡版本

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3.安装 torch-geometric

此处使用“Installation via Anaconda“安装，操作失败。选择使用“Installation via Pip Wheels”安装

• 查看pytorch、cuda版本

python -c "import torch; print(torch.__version__)"
>>> 1.8.0
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
>>> 10.2

• 访问安装包地址，替换对应版本，下载包（torch-scatter、torch-sparse 、torch-cluster、torch-spline-conv）

${TORCH}==1.8.0

${CUDA}==10.2

https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html

https://data.pyg.org/whl/torch-1.8.0+cu102.html

• 将4个包上传到对应服务器

pip install torch_*
pip install torch-geometric

4.测试

$ python
>> from torch.nn import Linear, ReLU
>> from torch_geometric.nn import Sequential, GCNConv

ic

##### 4.测试

$ python

from torch.nn import Linear, ReLU
from torch_geometric.nn import Sequential, GCNConv

上述问题无报错即可