如何确定torch-geometric应安装的版本
时间: 2023-12-08 10:05:19 浏览: 691
要确定torch-geometric应安装的版本,您应该首先查看您正在使用的PyTorch版本。然后,您需要找到与您的PyTorch版本兼容的torch-geometric版本。您可以在torch-geometric的官方文档中找到这些信息。在每个torch-geometric版本的文档中,都会列出与该版本兼容的PyTorch版本。因此,您可以根据您使用的PyTorch版本选择相应的torch-geometric版本。
相关问题
安装pyg-lib torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric
### 安装 PyG-Lib 及其依赖项
为了成功安装 PyG-Lib (PyTorch Geometric) 和其依赖项 `torch-scatter`, `torch-sparse`, `torch-cluster`, `torch-spline-conv` 以及 `torch-geometric`,建议遵循官方推荐的方法来确保兼容性和稳定性。
对于特定版本的 PyTorch 和 CUDA,可以使用如下命令进行安装:
```bash
pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-{version}+cu{version}.html[^1]
```
这里 `{version}` 需要替换为实际使用的 PyTorch 版本号和 CUDA 版本号。例如,如果使用的是 PyTorch 1.12.0 和 CUDA 11.3,则 URL 应该设置为 `https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu113.html`.
需要注意的是,在某些情况下最新版的 PyTorch 或者 PyTorch Geometric 可能尚未完全适配所有环境配置[^2]。因此,当遇到安装问题时,可以选择指定较低版本的 PyTorch 来保证兼容性。比如通过 Conda 安装特定版本的 PyTorch:
```bash
conda install pytorch=1.10 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
另外一种方式是单独依次安装各个依赖库,并明确指明它们所基于的 PyTorch 和 CUDA 的具体版本:
```bash
pip install torch_scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0%2Bcu113.html
pip install torch_sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0%2Bcu113.html
pip install torch_cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0%2Bcu113.html
pip install torch_spline_conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.12.0%2Bcu113.html
pip install torch_geometric[^3]
```
此过程可能会比较耗时,请保持耐心等待完成。
torch-geometric与torch版本对应
### torch-geometric与PyTorch版本之间的兼容性
为了确保`torch-geometric`及其依赖项(如`torch-scatter`, `torch-sparse`等)能够正常工作,这些库所基于的CUDA版本应当匹配PyTorch使用的CUDA版本。当遇到错误提示关于不同编译器下的CUDA版本差异时,意味着当前环境中安装的不同组件是由不同的CUDA环境构建而来[^1]。
对于特定版本的`torch-geometric`来说,存在一系列被支持并测试过的PyTorch版本范围。例如,在较新版本中,如果使用的是`torch_geometric 2.6.1`,则建议搭配相对应的新版PyTorch来获得最佳性能和支持[^3]。然而,具体到每一个`torch-geometric`版本所能适配的最佳PyTorch版本可能有所不同;通常情况下,官方会提供针对多个主要版本的支持,比如从PyTorch 1.4.0一直到更近期的一些版本都有预编译二进制文件可供选择[^2]。
为了避免因CUDA版本不一致引发的问题,推荐的做法是在安装之前先确认好目标平台上的Python解释器、PyTorch以及所需CUDA工具链的具体配置情况,并据此挑选相适应的`torch-geometric`及相关扩展包版本进行部署。这可以通过查阅官方文档中的安装指南获取最准确的信息指导[^5]。
```bash
pip install --no-index torch_scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html
pip install --no-index torch_sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html
pip install --no-index torch_cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html
pip install --no-index torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html
pip install torch_geometric
```
上述命令展示了如何通过指定URL参数`${TORCH_VERSION}`和`${CUDA_VERSION}`的方式精确控制要安装的各个软件包版本组合,从而实现版本间的良好协同工作。
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