安装torch_scatter-2.1.2必须先安装指定版本的torch及其CUDA环境

资源摘要信息:"torch_scatter-2.1.2+pt20cu118-cp38-cp38-linux_x86_64.whl.zip文件是一个Python安装包，适用于Linux x86_64架构的操作系统。该文件的名称表明它是一个为Python版本3.8编译的wheel格式的安装包，专为支持CUDA 11.8的PyTorch版本2.0.1定制。wheel文件是Python包的分发格式，它可以在支持该格式的系统上快速安装预编译的二进制模块。 在这个场景中，torch_scatter是指一种操作，通常用于张量中的数据点的分散聚合操作，它在深度学习中非常有用，特别是在处理稀疏数据时。scatter_操作允许将数据点放置到张量的指定索引处，这对于构建稀疏神经网络非常关键，比如图卷积网络、动态稀疏网络等。 文件描述提到，为了安装和使用torch_scatter-2.1.2+pt20cu118-cp38-cp38-linux_x86_64.whl.zip，需要预先安装一个特定版本的PyTorch，即版本2.0.1，且该版本必须与CUDA 11.8兼容。CUDA是NVIDIA推出的一个由GPU硬件加速计算平台，而cudnn是NVIDIA的深度神经网络库，它为深度学习操作提供了优化的函数库。 此外，使用这个模块的电脑必须有NVIDIA的显卡，而且显卡必须是GTX920以后的型号，例如RTX20、RTX30、RTX40系列显卡。这些显卡支持新的Tensor Core技术，可以加速AI和深度学习工作负载。这些硬件要求意味着，只有在具有相应硬件支持的系统上，torch_scatter模块才能正确安装和运行。 在下载和安装该模块之前，用户需要确保已经通过官方渠道安装了CUDA 11.8和cudnn库，并且安装了PyTorch版本2.0.1。安装过程通常包括执行pip命令，如'pip install torch_scatter-2.1.2+pt20cu118-cp38-cp38-linux_x86_64.whl'，以在用户环境中安装这个wheel包。 文件名称列表显示，除了wheel包外，还有一个名为"使用说明.txt"的文本文件。这个文件很可能是用来详细说明如何安装、配置以及如何在代码中正确使用torch_scatter模块的指南。用户在安装之前应该仔细阅读这个文件，以确保能够正确地利用这个工具。 最后，标签"whl"指出了这个文件是一个Python wheel安装包，它是PEP 503标准定义的一种Python分发格式，它加速了安装过程，因为已经包含了所有的依赖关系。它通常是经过编译的，适合于当前的Python版本和操作系统架构，因此它提供了一种即插即用的安装体验。"