【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录

安装torch

打开https://pytorch.org/get-started/previous-versions/找到相应的torch版本安装,例如选择:

# CPU only
pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然后在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载对应的依赖:
【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录_第1张图片
【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录_第2张图片
【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录_第3张图片
根据自己的Python版本和所在的服务器进行选择。

首先在https://pytorch-geometric.com/whl/,查看对应版本的whl文件,这里进入torch-1.7.1+cpu,因为我们使用的是python3.6版本,所以选择的是cp36(这是根据具体python版本来决定的)。然后下载,如下图所示:
在这里插入图片描述
选择对应的文件:

torch_scatter-2.0.7-cp36-cp36m-win_amd64.whl
torch_sparse-0.6.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl
torch_spline_conv-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
torch_cluster-1.5.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl

将whl文件下载到电脑上,使用pip进行安装,过程如下:
【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录_第4张图片
最后使用pip install torch-geometric命令安装即可,下面展示部分截图:

【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录_第5张图片
简单测试一下torch_geometric

import torch
from torch_geometric.data import Data

edge_index = torch.tensor([
    [0,1,1,2],
    [1,0,2,1]
], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)

data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

这里我们创建了一个自定义的数据,输出结果:
【windows】安装pytorch1.7.1-cpu版本的geometric过程记录_第6张图片
说明没有问题了

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