如何下载PyTorch Geometric

你可以通过以下方式下载PyTorch Geometric:
1. 通过pip安装，使用以下命令即可：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.0+${CUDA}.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.0+${CUDA}.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.0+${CUDA}.html
pip install torch-geometric

其中，${CUDA}是你的CUDA版本，例如cu111。
2. 从PyTorch Geometric的GitHub页面克隆存储库，使用以下命令即可：

git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric.git

PyTorch Geometric的GitHub页面链接为https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric[^1]。

相关问题

PyTorch Geometric

PyTorch Geometric 是一个用于深度学习中的几何图形建模的 Python 库。它提供了处理图形和图像数据的工具和函数，以支持图神经网络的建模和训练。PyTorch Geometric 提供了一些常用的图形数据集和预训练的模型，并且可以轻松地自定义和扩展以满足特定需求。它是基于 PyTorch 框架构建的，可以与 PyTorch 生态系统无缝集成，使得图形数据在深度学习任务中的应用更加方便和高效。

pytorch geometric

PyTorch Geometric (PyG) 是一个用于 PyTorch 的几何深度学习扩展库。它提供了许多用于处理图和其他不规则结构数据的方法和工具。PyTorch Geometric 基于 PyTorch 框架，使得用户可以方便地构建和训练图神经网络模型。

在 PyTorch Geometric 中，边的信息以 `edge_index` 的形式表示。`edge_index` 是一个形状为 `[2, num_edges]` 的张量，其中第一行表示边的源节点，第二行表示边的目标节点。当创建 `Data` 对象时，需要将 `edge_index` 转置后传入，以匹配正确的形状。

例如，假设有以下代码片段：

import torch
from torch_geometric.data import Data

edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0], [1, 2], [2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index.t().contiguous())

这段代码创建了一个 `Data` 对象，其中 `x` 是节点特征张量，`edge_index` 是边索引张量。最后的输出 `Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])` 表示边索引有 4 条边，节点特征张量有 3 个节点。

总结来说，PyTorch Geometric 是一个用于 PyTorch 的扩展库，用于处理图和其他不规则结构数据。它提供了方便的方法和工具来构建和训练图神经网络模型。边的信息通过 `edge_index` 表示，其中第一行是源节点，第二行是目标节点。在创建 `Data` 对象时，需要注意 `edge_index` 的形状，并将其转置以匹配正确的格式。