【配置服务器】PyTorch环境搭建，torch_sparse扩展库的安装问题

保姆级步骤梳理

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前言

提示：本来是想只装一下torch_sparse结果试了好几次都是报错，究其原因原来是torch版本更新要与之一一对应，是一个作者写的 在torch的基础上增加了好几个扩展库，他们反复调用，相互依赖。

需要根据自己电脑系统和anaconda环境来下载对应的版本，一定要看仔细了！！！
相应版本截图

推荐一个学生党福利，autodl这个服务器对学生党友好。
1、注册之后，先去简单看一下他的帮助文档，做个初步了解，这里就不再赘述了。
2、选择适合自己的服务器之后，在 我的实例 里开机先在更多的菜单栏选择无卡模式开机，
3、开机之后，在jupyter交互页面下，它会自动打开一个jupyter的交互界面

4、默认是有一个启动页的，在其他选项卡下 打开一个终端 我选的是无卡模式，终端显示如下：左边栏的文件夹选项卡下的根目录下有四个默认文件夹，自己在终端可以看到，已经预装了miniconda,

5、在数据盘下，建相应的文件夹，建好文件夹后，支持文件拖拽，把自己电脑上的相应文件拷贝过去即可，‘文件夹不支持拖拽’
6、然后在终端使用conda安装python3.6虚拟环境，例如：

conda create --name pytorch1.6.0 python=3.6

查看环境

conda info --envs

激活环境

conda activate pytorch1.6.0 

然后在对应版本的虚拟环境下 cd到相应的文件夹下 这里前面出现（pytorch1.6.0)这表示我们已经在该框架的虚拟环境下了，之后在此环境下执行相应版本的库安装这里是重点

7、安装pytorch1.6.0版本 根据对应的cuda版本执行相应的一条即可 这里的这三条都可，看你自己选择，没有cuda的选择第三条 看注释有说：

# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
 
# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
 
# CPU Only
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch

8、查看安装的包

conda list 

提示：以下是本篇文章正文内容，

一、通过pip来进行安装

相应版本如下 这里如果出错，那么换另外的方式安装，

pip install torch==1.6.0
pip install torch_geometric==1.6.1
pip install torch_sparse==0.6.7
pip install torch_scatter==2.0.4
pip install torch_cluster==1.5.7。

如果先安装torch-geometric，会再次提示安装torch_sparse，故先安装torch_sparse等一系列包。如果提示报错的话，就根据报错提示，安装相应版本的库即可，一般来说，是scipy库和numpy库，

二、通过conda来进行安装

用conda命令代码如下（示例）：这个是安装SciPy库的命令，仅做参考

conda install scipy

这里默认的都是安装最新的版本

这里是大招 以上两种方法不行的话用它

三、通过whl文件进行安装

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
不同版本对应不同cuda

pip install --no-index torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0+cu102.html 
pip install --no-index torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0+cu102.html 
pip install --no-index torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0+cu102.html 
pip install --no-index torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0+cu102.html

安装 torch-geometric

pip install torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu102.html

这里我只给出上面提到过的torch1.6.0来作参考，需要那个版本 替换相应的版本号和cuda号即可。

python pip 报错 Command “python setup.py egg_info“ failed with error code 1 解决方法

pip install --upgrade setuptools
python -m pip install --upgrade pip

参考文章

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pytorch torch-sparse安装教程_作者weixin_54096215
scipy的安装教程

技巧分享|PyTorch Geometric（图卷积）环境安装 —— GPU

Torch not compiled with CUDA enabled报错的解决办法！！！

安装pytorch-gpu和torch_scatter对应版本