PyTorch geometric(torch_geometric)简单安装教程

最近重新装了一次torch_geometric,网上很多教程都需要注意版本匹配等,弄了半天结果还是出现了错误。

研究了下发现了一种较为简单的方法,记录备用。


Anaconda创建新环境

在命令行输入以下命令:

conda create -n env_name python=3.7

其中env_name代表你的环境名,可自己定义。

python=3.7指定python版本。

pytorch安装

进入pytorch官网下载
PyTorch geometric(torch_geometric)简单安装教程_第1张图片
这里选择更稳定的1.11.0版本,根据自己的显卡支持cuda版本下载:

直接用官网下载速度较慢,可以添加镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false

然后去处-c pytorch,输入以下对应命令下载

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=10.2 

# CUDA 11.3
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 

# CPU Only
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cpuonly 

下载好后进入python输入以下代码验证是否安装成功

import torch 
print(torch.__version__)
print("gpu", torch.cuda.is_available())

PYG安装

直接去PYG官网下载
PyTorch geometric(torch_geometric)简单安装教程_第2张图片
选择对应版本直接下载

conda install pyg -c pyg

会自动安装需要的torch-scatter、torch-sparse等。

进入python检验是否安装成功:

 from torch_geometric.data import DataLoader

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