怎么通过conda看我的torch_torch_geometric安装在哪个虚拟环境里

如果你想要查看使用Conda是否已经安装了`torch-geometric`以及它所在的虚拟环境，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端或命令提示符。

2. 输入以下命令来检查所有已安装的Python包及其版本信息，包括由Conda管理的包：

   conda list --all

这将显示所有安装的库，包括`torch`和`torch_geometric`。

3. 如果你想查找特定的`torch-geometric`，可以在输出结果中搜索它的名称。找到后，注意查看其前几行，通常会列出安装包所在环境的信息，例如`env name`或`environment`。

4. 如果`torch-geometric`在某个环境中，你可以运行：

   conda activate <环境名>  # 将 `<环境名>` 替换为你找到的环境

这将激活指定的环境，然后再次查看包列表确认`torch-geometric`的确存在于此环境。

如果找不到特定的`torch-geometric`或者没有详细环境信息，你也可以尝试：

conda info | grep "base environment"

这将显示当前默认的 Conda 环境路径，那里通常包含大部分的 Python 包。

相关问题

怎么通过coda看我的torch_torch_geometric安装在哪个虚拟环境里

在Coda中查看`torch_geometric`是否安装在特定的虚拟环境中，通常需要结合使用终端命令和Coda的交互界面。以下是步骤：

1. 打开终端：Coda支持直接在编辑器内打开终端，你可以点击顶部菜单栏的“Terminal”选项。

2. 切换到正确的目录：如果你知道`torch_geometric`是在某个项目的虚拟环境中安装的，先导航到那个项目所在的文件夹。

3. 检查Python环境变量：运行以下命令，这将显示当前激活的虚拟环境信息：

   python -c "import sys; print(sys.path)"

`sys.path` 中会包含虚拟环境中的site-packages路径，如果`torch_geometric`在那里，那就表示它在这个环境中。

4. 如果你想确认`torch_geometric`的确切版本，可以输入：

   pip show torch-geometric

这样能显示出安装包的信息，包括其所在的位置。

5. 如果Coda提供查找环境功能，可能会有类似“搜索环境”的选项，你可以尝试使用这个功能查找`torch_geometric`关联的环境。

请注意，以上步骤假设你已经在Coda中设置了Python环境管理，比如使用`venv`、`conda`等。如果没有，那么默认全局安装的`torch_geometric`将在系统全局的Python环境下。

conda安装torch_geometric

在Conda环境下安装`torch_geometric`通常需要先创建一个新的conda环境，因为`torch_geometric`依赖于特定版本的PyTorch和其他库。以下是步骤：

1. **创建新环境**：
打开终端或Anaconda Prompt，创建一个新的Conda环境并激活它：

   conda create --name my_torchgeo_env python=3.x # 3.x替换为你想要的Python版本
   conda activate my_torchgeo_env

2. **安装所需依赖**：
使用`conda`或`pip`安装`torch`, `torch-scatter`, `torch-cluster`, `torch-sparse`, 和 `torch_geometric`：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch # 如果你的GPU支持CUDA
   conda install -c pyg torch-scatter -c pyg torch-sparse -c pyg torch-cluster -c pyg torch-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   pip install torch_scatter -f https://pyg.org/whl/torch-1.9.0+cu111.html
   pip install torch_sparse -f https://pyg.org/whl/torch-1.9.0+cu111.html
   pip install torch_cluster -f https://pyg.org/whl/torch-1.9.0+cu111.html
   pip install torch_geometric

确保在安装过程中选择与你的硬件兼容的CUDA版本。如果不需要GPU支持，可以省略`cudatoolkit`部分。

完成上述步骤后，你就可以在新创建的环境`my_torchgeo_env`里使用`torch_geometric`库了。