pytorch 和 pytorch geometric版本

### PyTorch 和 PyTorch Geometric 的兼容版本

为了确保 PyTorch 和 PyTorch Geometric (PyG) 安装成功并能正常工作，选择合适的版本组合至关重要。以下是几个关键点：

#### 确认环境配置
在安装之前，确认操作系统的类型、Python 版本以及 CUDA 版本非常重要[^2]。

#### 推荐的版本搭配方案
对于特定版本的 PyTorch, 需要匹配相应版本的 PyG 及其依赖项来避免潜在的问题:

- **PyTorch 1.9.0**: 对应于 `torch_scatter`, `torch_sparse` 等组件应该选用支持相同 CUDA 版本（如 cu102 或者 cu111）的预编译二进制文件进行安装[^4]。

- **PyTorch 1.10.0**: 同样地，当使用此版本时，推荐采用与之相适应的 PyG 组件版本，并注意 CUDA 兼容性问题[^5]。

- **PyTorch 1.11.0**: 如果选择了这个较新的稳定版，则应当按照官方文档指引挑选对应的 PyG 构建版本，特别是要注意 CUDA 编译器的一致性。

#### 实际安装示例
假设已经决定使用 PyTorch 1.11.0 并且目标平台具备 CUDA 11.3 支持，那么可以依照下面的方式来进行安装：

pip install torch-scatter==latest+cu113 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.11.0.html
pip install torch-sparse==latest+cu113 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.11.0.html
pip install torch-cluster==latest+cu113 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.11.0.html
pip install torch-geometric

通过上述方法能够有效地规避由于不同库间 CUDA 编译差异所引发的各种错误。