torch、torchvision、torch_geometric、torch-scatter、torch-sparse的安装版本对应问题

首先查看自己的GPU的cuda,然后安装对应的CUDA和CUdnn,然后下载对应版本的torch和torchvision,下载网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,这里注意有一个折磨我半天的大坑,pip安装torchvision的时候会自动下载它对应版本的CPU版的torch,所以应该先安装torchvision,然后卸载CPU版本的torch,因为刚开始下载的时候一直报版本不对应我百思不得其解,最后发现安装torchvision的时候把我安装好的GPU版本的pytorch给卸了!!!!然后安装了一个CPU版本的,这能对上吗!!!所以一定要注意安装顺序,先torchvision,然后卸载CPU-torch,最后安装GPU-torch,最后用print(torch.version)和print(torchvision.version)查看一下版本,最后再试一下print(torch.cuda.is_available())是不是返回TRUE。最后再安装对应版本的torch-scatter、torch-sparse,这两个也要和torch的版本配套,不然代码跑不通!在这个网站下载对应的torch版本的https://pytorch-geometric.com/whl/, torch_geometric是直接pip安装的。
我的版本如下:
本电脑RTX3050, cuda11.6
torch、torchvision、torch_geometric、torch-scatter、torch-sparse的安装版本对应问题_第1张图片
我的CUDA版本下载了一个11.3的,如下:
torch、torchvision、torch_geometric、torch-scatter、torch-sparse的安装版本对应问题_第2张图片
然后是在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载torch和torchvision,在https://pytorch-geometric.com/whl/下载torch-scatter、torch-sparse,我的是python3.8选的版本如下:(先放一放,因为我发现我的torch-scatter、torch-sparse下载了没安装…论文作者给了这两个包,然而我没装代码却顺利跑起来了…,暂时不敢动了,应该是没用到这两个包)pytorch-geometric直接pip安装的。
torch、torchvision、torch_geometric、torch-scatter、torch-sparse的安装版本对应问题_第3张图片

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