图神经网络dgl和torch-geometric安装

文章目录

  • 搭建环境
  • dgl的安装
  • torch-geometric安装

在跑论文代码过程中,许多小伙伴们可能会遇到一些和我一样的问题,就是文章所需要的一些库的版本比较老,而新版的环境跑代码会报错,这就需要我们手动的下载whl格式的文件来安装相应的库。

搭建环境

每次跑代码最好都是搭建一个新的环境,格式如下
conda create --name yourEnv python=3.8

conda create --name yourEnv python=2.8

通过代码创建了自己环境,接下来就是激活环境,如果想要安装dgl和geometric则必须先安装所需要的torch,关于torch的安装,可以查看博主的torch安装博客,当然其他博主很多写的也比我优秀,这里就不进行torch的安装了。
废话不多说,激活自己的环境,让我们进行安装dgl和geometric

conda activate yourEnv

dgl的安装

在这里,由于cpu的版本比较好安装,博主都是默认大家安装GPU版本的。安装之前需要查看自己的torch版本和相应的cuda版本
使用以下代码,可以查看字节的cuda版本

nvidia-smi

在这里插入图片描述
可以查看到博主的cuda版本是12.5,在这里高版本的cuda是对低版本的cuda版本兼容的。
之后就可以查看自己安装的torch的版本了
使用 pip list
在这里插入图片描述
可以看到我们的torch版本是1.10.1
掌握这两个信息我们就可以安装whl文件了
安装地址为:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/dgl-cu101/
这个地址是清华镜像,针对cuda101版本的,如果你的cuda是其他版本你可以对后面三个数字进行修改,如cuda12.1那么
网址对应的就是:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/dgl-cu121/
在这里插入图片描述
之后就可以根据自己的电脑的系统和python版本下载相应的版本即可。注意图中cp36 表示python版本为36
之后下载是使用xftp将文件放在指定位置使用pip安装即可

pip isntall 文件名

在这里插入图片描述

如果报错whl is not a supported wheel on this platform. 则证明自己版本没有选对

torch-geometric安装

安装torch-geometric,需要安装四个所需要的库,如果版本过低,同样需要使用whl文件
安装地址为:pyg-team/pytorch_geometric​github.com/pyg-team/pytorch_geometric
在这里插入图片描述
点击后跳转如下界面,根据自己torch版本和cuda版本进行安装
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
跟据自己的版本选怎合适的四个依赖包

torch_scatter, torch_sparse, torch_cluster, torch_spline_conv

同理,将安装好的文件放到指定的位置,使用pip安装即可

pip install 文件名

最后我们利用镜像安装gpu版本的torch-geometri

pip install torch_geometric -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
或者
pip install torch_geometric -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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