安装torch_cluster-1.5.6支持的GPU与CUDA配置要求

资源摘要信息:"torch_cluster-1.5.6-cp37-cp37m-linux_x86_64whl.zip" 该资源名称指向一个Python wheel格式的压缩文件，名为"torch_cluster-1.5.6-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl"，它是一个包含预编译Python模块的分发包。这个wheel文件是为满足特定条件的系统配置而设计的，具体来说，它有以下几点重要信息和要求： 1. **模块名称**: torch_cluster-1.5.6 - 这表示我们正在处理的是torch_cluster模块的一个版本1.5.6的安装包。torch_cluster是PyTorch的一个扩展库，它提供了用于图形聚类和图分割的高效算法，通常用于深度学习中的图神经网络（GNN）。 2. **Python版本兼容性**: cp37-cp37m - 这里的"cp37"指的是这个wheel文件兼容Python版本3.7.x，"cp37m"表明它是为带有多进程支持的CPython实现而构建的。因此，用户需要在安装这个包之前确保系统中安装了Python 3.7.x版本。 3. **平台**: linux_x86_64 - 这表明该wheel文件是为64位Linux操作系统（x86_64架构）构建的。因此，只有在这样的系统上才能进行安装，它不会在其他操作系统（如Windows或macOS）上工作。 4. **依赖关系**: 需要与torch-1.5.0+cu102一起使用 - 重要的是要注意，该模块只能与PyTorch版本1.5.0以及CUDA版本10.2配合使用。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高性能计算。cu102是与CUDA 10.2版本配套的NVIDIA CUDA工具包。 5. **硬件需求**: 仅支持NVIDIA显卡 - 除了对CUDA版本有特定要求外，这个模块还仅限于NVIDIA的显卡。更具体地，它被设计为仅支持NVIDIA的RTX 2080及之前的显卡，不支持AMD显卡。此外，还明确指出了不支持RTX 30系列和RTX 40系列显卡。 6. **安装指南**: 必须先安装torch-1.5.0+cu102 - 在尝试安装torch_cluster-1.5.6之前，用户需要先安装或确保他们的系统中安装了兼容的PyTorch版本和CUDA环境。通常，这是通过使用PyTorch官方网站提供的官方命令行工具进行安装的。 7. **标签**: "whl" - "whl"是wheel文件的缩写，它是Python的二进制包格式，用于分发Python模块。wheel旨在加速安装过程，避免重新编译，因此通常在安装时比源代码安装包更快。 在文件压缩包中还包含了使用说明.txt文件，这个文件通常包含着对模块的使用说明、安装步骤以及可能的常见问题解答。该文件是十分重要的，因为它提供了解决安装过程中可能遇到问题的指导，确保用户能够正确使用该模块。 总结来说，该资源文件是一个针对特定环境和硬件配置的Python模块安装包，它要求用户有相应的操作系统、Python版本、PyTorch版本、CUDA工具包及兼容的NVIDIA显卡，同时在安装前需要仔细阅读使用说明，确保安装和配置正确无误。