torch_geometric库安装 csdn

首先，在终端中输入命令pip install torch-geometric，即可安装torch_geometric库。但是，这个方法有可能会在Windows上安装失败，因为需要安装C++编译器。因此，最好使用Conda来安装库。

第一步：安装Miniconda软件包管理器。官网上下载安装文件后双击安装即可。

第二步：在命令行中创建名为“pytorch”（可以自己定义）的虚拟环境。进入命令行输入conda create -n pytorch python=3.6。

第三步：激活虚拟环境。在命令行中输入conda activate pytorch或者source activate pytorch（假如用的是Linux或者MacOS系统）。

第四步：安装PyTorch。官方网站提供了不同的安装方式。具体方法可以去查看PyTorch官方网站，选择与虚拟环境兼容的方式。这里以安装CPU版本的PyTorch为例，安装命令为conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch。

第五步：安装torch_geometric。在激活虚拟环境的命令行中输入conda install pytorch-geometric -c rusty1s。

相关问题

torch_geometric

torch_geometric是一个基于PyTorch的几何深度学习库，用于处理图和点云数据。要安装torch_geometric，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，查看你的CUDA版本。你可以在终端中运行`nvcc --version`命令来查看。\[1\]

2. 根据你的CUDA版本，选择对应的安装命令。比如，如果你的CUDA版本是1.11.0+cu112，你可以使用以下命令进行安装：`pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu112.html`。\[2\]

3. 如果你的CUDA版本没有对应的安装选项，你可以选择一个与你的PyTorch和CUDA版本兼容的版本，并生成相应的安装命令。比如，如果你的输出是1.11.0+cu112，你可以生成以下命令：`pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html`。\[3\]

通过按照上述步骤进行操作，你就可以成功安装torch_geometric了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何安装torch_geometric？](https://blog.csdn.net/qq_41800917/article/details/120282841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【无标题】Torch_geometric安装教程， 问题汇总详解。](https://blog.csdn.net/qq_42534728/article/details/125065960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

torch_geometric.explain

torch_geometric.explain是PyTorch Geometric库中的一个模块，用于解释和可视化图神经网络（GNN）模型的预测结果。它提供了一些方法来解释模型的预测结果、边权重和节点重要性。我们可以使用torch_geometric.explain.Explanation类来表示解释，该类是一个Data对象，包含数据的节点、边、特征和任何属性的掩码。torch_geometric.explain.Explainer类设计用于处理所有可解释性参数，并且可以使用各种已经实现的解释算法（如GNNExplainer、PGExplainer等），也可以通过子类化ExplainerAlgorithm接口来实现新的解释算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【可解释学习】PyG可解释学习模块torch_geometric.explain](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/131724177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【图神经网络】用PyG实现图机器学习的可解释性](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/131162636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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