专用于RTX2080显卡：torch_cluster-1.5.9版本安装指南

资源摘要信息:"torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-linux_x86_64whl.zip" 1. PyTorch扩展包概览： torch_cluster是PyTorch的扩展包之一，属于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）库的一部分。PyTorch是深度学习领域广泛使用的一个开源机器学习库，提供了一种高效的GPU加速的张量计算，以及自动微分的深度学习操作。PyTorch的扩展包通常包含特定功能的模块，这些模块可以加强或扩展PyTorch的默认功能集。 2. 版本兼容性： - 模块名称：torch_cluster - 版本号：1.5.9 - Python版本：cp37（针对Python 3.7） - 适用于平台：cp37-cp37m-linux_x86_64（即CPython 3.7解释器，在Linux的x86_64架构上） 3. 系统和硬件要求： - 需要预先安装指定版本的PyTorch，版本为1.7.1以上，并且需要配合CUDA 10.2版本使用。 - 必须拥有NVIDIA显卡才能安装和使用torch_cluster。 - 兼容的NVIDIA显卡范围限定在RTX2080及更早的型号，不支持AMD显卡以及新一代的RTX30系列和RTX40系列。 4. CUDA和CUDNN版本要求： 在安装torch_cluster之前，用户必须确保其系统上已经正确安装了对应版本的CUDA和CUDNN。CUDA是NVIDIA提供的一套并行计算平台和编程模型，能够利用NVIDIA GPU的计算能力，而CUDNN是专门为深度神经网络设计的加速库。 5. 安装步骤： 安装torch_cluster之前，用户需要通过官方命令安装PyTorch 1.7.1+cu102版本。安装过程一般包括选择正确的PyTorch版本并下载合适的whl文件（即wheel格式的安装包），之后使用pip工具进行安装。此外，还需要确认CUDA 10.2和CUDNN已安装且与PyTorch版本兼容。 6. 安装文件说明： - "使用说明.txt"：提供安装和使用该模块的详细说明文档。 - "torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"：实际的wheel格式安装文件，用于在支持的Python环境中安装torch_cluster模块。 7. 注意事项： - 如果用户系统的硬件不满足上述显卡要求或缺少NVIDIA的CUDA加速功能，将无法安装和使用torch_cluster。 - 在安装过程中，务必保证所有软件包的版本兼容，避免版本冲突导致的运行错误。 - 使用whl文件安装PyTorch扩展包时，确保从可信的源头下载，以避免潜在的安全风险。 综上所述，torch_cluster是PyTorch的一个扩展库，用于执行图相关的深度学习操作，其安装要求特定的硬件和软件环境。在使用此扩展包时，用户需要对PyTorch及其生态系统有基本的了解，同时确保系统环境满足所有的技术要求。