pytorch 1.12.0 cuda 11.3 python3.8 pytorch_geometric 的安装代码

安装 PyTorch 1.12.0 和 CUDA 11.3：

pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.10.0+cu113 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

安装 PyTorch Geometric：

pip install torch-scatter==latest+cu113 torch-sparse==latest+cu113 torch-cluster==latest+cu113 torch-spline-conv==latest+cu113 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0.html
pip install torch-geometric

注意：如果你的 CUDA 版本不是 11.3，上面的安装命令需要相应调整。

相关问题

pytorch 1.12.0 cuda11.3 python3.8 的torch_geometric安装代码

您可以按照以下步骤安装torch_geometric：

1. 首先，请确保您的CUDA和PyTorch版本与您提供的版本匹配。

2. 安装必要的依赖项：

pip install numpy scipy torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu113.html
pip install torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu113.html

3. 安装torch_geometric：

pip install torch-geometric

希望这可以帮助您安装所需的软件包。

pytorch 1.12.0,cuda11.3安装pytorch_geometric的gpu版本

要安装 pytorch_geometric 的 GPU 版本，必须先安装 PyTorch 的 GPU 版本。以下是在 PyTorch 1.12.0 和 CUDA 11.3 上安装 PyTorch 和 pytorch_geometric 的 GPU 版本的步骤：

1. 安装 CUDA 11.3。可以从 NVIDIA 官网下载安装程序，并按照提示完成安装。

2. 安装 cuDNN。可以从 NVIDIA 官网下载相应版本的 cuDNN，并将文件解压到 CUDA 安装目录下的相应文件夹中。

3. 安装 PyTorch 1.12.0 的 GPU 版本。可以使用以下命令安装：

   pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.10.0+cu113 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

4. 安装 pytorch_geometric。可以使用以下命令安装：

   pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
   pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
   pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
   pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0+cu113.html
   pip install torch-geometric

5. 安装完成后，可以使用以下代码测试 pytorch_geometric 的 GPU 版本：

   import torch
   from torch_geometric.nn import GCNConv

   x = torch.randn(100, 16).cuda()
   edge_index = torch.randint(0, 100, (2, 200)).cuda()
   conv = GCNConv(16, 32).cuda()
   x = conv(x, edge_index)