安装pyg_lib-0.4.0+pt21cu121前须知：需匹配torch-2.1.0+cu121

该轮子文件需要配合特定版本的PyTorch框架使用，即PyTorch 2.1.0+cu121版本。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习和自然语言处理任务。cu121指的是该版本PyTorch支持CUDA 12.1版本，后者是NVIDIA提供的用于并行计算的一套API和运行时环境。在安装pyg_lib之前，必须先安装CUDA 12.1和cudnn库，这些库需要有NVIDIA的显卡才能正常使用。根据描述，电脑硬件要求至少需要GTX920系列以后的显卡，例如RTX20、RTX30和RTX40系列显卡。这些显卡基于NVIDIA的CUDA核心架构，提供了强大的计算能力，适用于执行深度学习计算任务。 标签"whl"表示该文件是一个Python Wheel格式的包，Wheel是Python的一种包格式，它包含预编译的二进制文件和Python模块。Wheel旨在减少安装Python包所需的时间，因为它避免了在安装时从源代码编译。Wheel文件以".whl"为扩展名。 文件名称列表中包含了该zip压缩包解压后的文件，具体如下： 1. pyg_lib-0.4.0+pt21cu121-cp39-cp39-linux_x86_64.whl - 这是实际安装的Python包文件。 2. 使用说明.txt - 这是一个文本文件，包含了关于如何安装和使用该软件包的说明。通常，这个文件会提供安装该包的具体命令，例如使用pip工具安装（"pip install pyg_lib-0.4.0+pt21cu121-cp39-cp39-linux_x86_64.whl"），以及一些额外的配置指南和可能遇到的问题解答。 该压缩包的设计主要面向希望在Linux x86_64平台上使用Python进行高性能计算和深度学习研究的开发者。开发者需要确保其操作系统支持CUDA，并且具有适当的NVIDIA硬件驱动。此外，安装pyg_lib之前，还需要安装兼容的PyTorch版本，这需要使用到NVIDIA提供的CUDA和cudnn库。"