1、查看自己CUDA版本号

1
nvidia-smi

2. 安装torch\torchvision\torchaudio三大组件

包下载管理站1 # 该链接貌似已失效
包下载管理站2 # 阿里镜像站可用

首先选择torch，ctrl + F 搜索 [cu102-cp38-cp38-win] 这里cu102 是我们下载的 CUDA 10.2 版本，cp38-cp38 是说我们的 Python 版本是 3.8。如果要安装python3.9那将cp3.8改为cp3.9即可。

需要注意的是 python版本号 CUDA版本号 以及 系统是我们需要的。

3.CONDA环境配置

例如：

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conda create -n xxx python=3.9

然后在终端执行命令:

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conda activate xxx

4、pip WHL文件

执行下面的命令安装轮子

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pip xxx.whl

以上就是配置环境的简明教程

torch_geometric安装

torch_geometric是PyG中必不可少的一个包，也是进行图神经网络学习的必备，然而安装这个包并运行一段简单的代码踩了不少坑，记录一下。

执行以下命令，先卸载相关包

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pip uninstall torch-geometric torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv

torch_geometric包下载网站

下载好 torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv这四个包

然后使用pip 命令安装好轮子

再执行：

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pip install torch_geometric

如果还是报错的话，可以尝试降低torch_geometric的版本号

亲测可用的版本组合:

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2
3
4
5
torch-cluster  1.6.0
torch-geometric 2.0.4
torch-scatter 2.0.9
torch-sparse 0.6.13
torch-spline-conv 1.2.1