安装torch_scatter-2.1.1+pt20cu118兼容CUDA 11.8指南

资源摘要信息:"该文件是一个名为torch_scatter-2.1.1+pt20cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl.zip的压缩包文件，包含了文件torch_scatter-2.1.1+pt20cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl以及一个名为使用说明.txt的文档。该文件主要涉及的是深度学习框架PyTorch的一个扩展模块，名为torch_scatter，其版本为2.1.1，该模块需配合PyTorch 2.0.1以及CUDA 11.8环境使用。" torch_scatter是PyTorch的一个扩展模块，主要用于实现张量的散射操作。在深度学习中，散射操作是一种重要的数据操作方式，它可以将向量、矩阵或其他形式的数据按照一定的规则映射到张量上。而torch_scatter模块就提供了一种高效、简洁的方式来实现这种操作。 在使用该模块之前，需要安装指定版本的PyTorch，即版本为2.0.1，并且需要与CUDA 11.8环境相匹配。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行通用计算，从而大幅提高计算效率。而PyTorch是一款基于Python的科学计算包，主要用于机器学习、深度学习等领域。当PyTorch与CUDA配合使用时，可以充分利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型的训练和推理速度。 此外，为了能够使用CUDA，电脑必须配备有NVIDIA的显卡。在本文件中，指定了支持的显卡为GTX920及以后的显卡，包括RTX20、RTX30、RTX40系列显卡。这些显卡都配备了强大的CUDA计算单元，能够满足深度学习的计算需求。 在安装torch_scatter模块之前，还需要安装另一个名为cudnn的库。cudnn是NVIDIA推出的深度神经网络加速库，它提供了许多高效的深度学习算法和数据结构，可以大幅提高深度学习模型的训练和推理速度。在本文件中，需要安装与CUDA 11.8相匹配的cudnn版本。 总的来说，本文件主要涉及了深度学习框架PyTorch的扩展模块torch_scatter的使用，以及如何在CUDA 11.8环境下安装和配置PyTorch和cudnn。这对于进行深度学习研究和开发的用户来说，是一个非常重要的参考资料。