pytorch_geometric安装

要安装pytorch_geometric，您需要首先安装PyTorch。然后，您可以使用pip安装pytorch_geometric，如下所示：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.+cpu.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.+cpu.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.+cpu.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.+cpu.html
pip install torch-geometric

请注意，这些命令假定您正在使用CPU版本的PyTorch。如果您正在使用GPU版本，请将URL中的“+cpu”删除。

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pytorch_geometric安装anda

PyTorch Geometric是一个用于图神经网络的PyTorch库，可以方便地处理图形数据。以下是安装PyTorch Geometric的步骤：

1. 确保已经安装了PyTorch。你可以通过官网（https://pytorch.org/）的指南来进行安装。

2. 安装必要的依赖项。运行以下命令：

pip install --upgrade pip
pip install setuptools
pip install wheel
pip install numpy scipy pandas scikit-learn

3. 安装PyTorch Geometric。你可以从官方GitHub仓库（https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric）克隆代码，然后运行以下命令：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cpu.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cpu.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cpu.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.9.0+cpu.html
pip install torch-geometric

4. 安装完成后，你可以通过以下方式验证是否成功安装：

import torch_geometric
print(torch_geometric.__version__)

如果输出版本号，则说明已经成功安装。

安装pytorch_geometric

### 如何安装 PyTorch Geometric 库

为了成功安装 PyTorch Geometric (PyG)，需遵循特定的命令来确保兼容性和性能优化。具体来说，对于 `torch-1.13.1+cu117` 版本，可以使用如下指令完成安装：

pip install pyg_lib torch_scatter==2.0.9 torch_sparse==0.6.15 torch_cluster==1.6.0 torch_spline_conv==1.2.2 torch_geometric==2.0.4 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.1+cu117.html

这条命令会从指定链接下载并安装 PyG 及其依赖项至环境中[^1]。

在此之前，建议先创建一个新的 Conda 环境以隔离不同项目的依赖关系，这可以通过下面的命令实现:

conda create -n ljj_torch112 python=3.8

激活新创建的环境后再执行上述 PyG 的安装命令[^2]。

如果存在本地 `.whl` 文件需要单独安装，比如某个特定版本的 Python 包，则可以在放置好文件后，在命令提示符下切换到该目录并通过以下方式安装：

pip install aiohttp-3.8.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

此操作适用于任何预编译好的 wheel 文件[^3]。

最后一步是验证安装是否成功以及能否正常使用 PyTorch Geometric 功能模块。例如尝试加载数据集实例化对象时应无误报错情况发生[^4]。