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   -> 人工智能 -> 关于安装torch-geometric -> 正文阅读

[人工智能]关于安装torch-geometric

安装 torch-geometric

一、介绍

需要提前安装:torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-conv
安装的时候会遇到很多的问题,版本号以及安装包源的问题

安装框架模型,大约装了几个之后,每次给的教程都是会报错,就像是中了魔咒一样。
其实最开始就感觉,安装东西还是要根据官方网站来解决这些问题。
所以我们就参考当时的官方网站的安装教程。

官方安装教程

二、教程

我们在官方教程里面主要是看Installation via Pip Wheels部分,使用Anaconda进行安装虚拟环境。

Install the relevant packages部分

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-geometric

where ${CUDA} and ${TORCH} should be replaced by the specific CUDA version (cpu, cu102, cu113, cu115) and PyTorch version (1.10.0, 1.11.0), respectively. For example, for PyTorch 1.11.* and CUDA 11.3, type:

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
pip install torch-geometric

注:

  1. 他这里提到的是通过这种下载方式${CUDA} 换成 (cpu, cu102, cu113, cu115) ,把 ${TORCH}换成 (1.10.0, 1.11.0)。

    其他的版本,比如我想要一个pytorch1.6.0的,那么就不符合人家的条件了,就不能这样下载了,需要看一下面啦!

**重点**

Binaries of older versions are also provided for PyTorch 1.4.0, PyTorch 1.5.0, PyTorch 1.6.0, PyTorch 1.7.0/1.7.1, PyTorch 1.8.0/1.8.1 and PyTorch 1.9.0 (following the same procedure). For older versions, you need to explicitly specify the latest supported version number in order to prevent a manual installation from source. You can look up the latest supported version number.

注:

  1. 其实这就是上面提到的匹配(torchcuda版本要对应,可以根据pytorch官网进行查看,其实这是最开始安装pytorch的时候应该考虑的问题,这个下面在讲一下吧 ),以及要符合现在torch-geometric中下载库的要求(上面的下载方式当前只支持CUDA: (cpu, cu102, cu113, cu115),TORCH😦1.10.0, 1.11.0))。

  2. 那么比较老的版本就需要安装原文的规定:For older versions, you need to explicitly specify the latest supported version number

    开始一直没有看懂,试了好多方法,说是要明确指出支持的最新版本号(其实这个意思就是需要指出明确的各个包的版本号,如果还没有理解,那就看一下下面的命令以及对应的页面),查看官网的各个插件版本地址here

    而且他只是说需要加上一个版本号,也就是其他的形式还是不变的。

  3. 根据上面的例子以及实际情况进行修改:

    首先,上面的例子:

    pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
    pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
    pip install torch-geometric
    

    我们发现torch-scatter等附加包后面什么都没有(没有加版本号啥的),-f后面的就是对应的torchcuda版本号,这个也是固定的,地址源直接根据他给的就可以了。

    根据上面提到的需要加上详细的版本号,是不是就是给这些附加包加上版本号,我就尝试了一下。那么另一个问题就是,怎么确定那个版本号呢?

    这就是需要官网安装教程里面的一个网址:https://data.pyg.org/whl/

    这里面就是对应的torchcuda的版本号,打开自己需要的就可以了。

    例如:我需要一个torch==1.6.0cuda==10.1,那我就点进去之后出现了好多的版本(里面都是我们需要的这四个库):

    具体的这些怎么选哪,其实我们就不用选,我们只需要版本号。我就选了一个最高的版本号,具体下载什么样子(适应哪个系统)的他会自己下载的。

    我下载的命令就成了这样:

    pip install torch-scatter==2.0.6 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html
    pip install torch-sparse==0.6.9 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html
    pip install torch-cluster==1.5.9 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.6.0+cu101.html
    pip install torch-spline-conv==1.2.1 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0+cu101.html
    pip install torch-geometric
    

    具体还是要根据官方教程给的命令来进行更改,我之前遇到的官网的命令是pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html,所以要根据官网的真实情况来改。

  4. 安装成功记录:

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加:2022-04-18 17:43:23  更:2022-04-18 17:43:59 
 
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