图神经网络01 pyG环境搭建

使用python库pytorch-geometric(pyG)进行图神经网络的构建，该库以pytorch为基础。

因此，搭建pytorch+pyG+jupyter notebook的实验环境。

提前安装好anaconda和jupyter notebook。

一、用anaconda创建一个虚拟环境

conda create --name=pyg python=3.8
conda activate pyg

二、下载pytorch相关库

pip下载对应版本的pytorch和cuda，参考官方网站Start Locally | PyTorch；需要查看电脑显卡的cuda版本，选择<=的cuda版本。

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CPU Only
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cpuonly -c pytorch

在命令行中测试，不报错：

python

import torch
torch.cuda.is_available()

三、下载pyG相关库

下载pytorch-geometric，在https://data.pyg.org/whl/中选择torch-1.10.0+cu102版本，根据不同配置下载相应的四个包，cp38是python3.8的意思

切换目录到文件位置，pip安装

pip install torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torch_sparse-0.6.12-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torch-geometric

打开jupyter notebook，进行测试：

jupyter notebook
import torch_geometric.nn

遇到错误：

解决方法：下载ipykernel包，把pyg环境在notebook中关联起来

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --name pyg2 --display-name "pyg2"

切换内核为pyg2

不再报错，安装环境成功