鲲鹏安装pyg

### 鲲鹏架构下安装 PyTorch Geometric (PyG) 的方法要在鲲鹏处理器或服务器上成功安装 PyTorch Geometric (PyG)，需要遵循特定的步骤来确保兼容性和性能优化。以下是详细的说明： #### 1. 确认硬件和软件环境在鲲鹏架构上运行 PyG，首先需要确认系统的 CUDA 和 PyTorch 版本是否匹配。可以通过以下命令验证当前环境中 PyTorch 支持的 CUDA 版本： ```bash python -c "import torch; print(torch.version.cuda)" ``` 如果返回的结果为 `None` 或者不支持 GPU 加速，则可能需要重新配置适合鲲鹏架构的 PyTorch 软件包[^1]。 #### 2. 创建并激活 Conda 环境为了隔离依赖关系，建议创建一个新的 Conda 环境，并指定 Python 版本（推荐使用 Python 3.8 或更高版本）。执行如下命令： ```bash conda create -n pyg_kunpeng python=3.9 conda activate pyg_kunpeng ``` #### 3. 安装适配鲲鹏架构的 PyTorch 由于鲲鹏架构基于 ARM 处理器，标准的 NVIDIA CUDA 并不适配此平台。因此，在安装 PyTorch 时应选择 CPU-only 版本或者华为昇腾 AI 计算框架的支持版本。可以使用以下 pip 命令完成安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 对于更高级的需求，也可以考虑集成华为昇腾 NPU 的加速功能，具体可参考华为开发者文档中的相关指南[^4]。 #### 4. 安装 PyTorch Geometric 及其依赖项 PyG 的安装并非简单通过 `pip install` 实现，而是需要额外构建一些 C++ 和 CUDA 扩展模块。按照官方教程指引，先安装必要的依赖库： ```bash pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv \ -f https://data.pyg.org/whl/torch-{torch_version}.html ``` 其中 `{torch_version}` 是之前已安装好的 PyTorch 版本号，例如 `1.13.0`。随后再正式安装 PyG： ```bash pip install torch-geometric ``` #### 5. 测试安装效果最后可通过一段简单的测试代码验证 PyG 是否正常工作。例如加载数据集并通过工具函数转换成 NetworkX 图形结构： ```python from torch_geometric.datasets import KarateClub from torch_geometric.utils import to_networkx dataset = KarateClub() graph = to_networkx(dataset[0], to_undirected=True) print(graph) ``` 上述脚本会打印出一个无向图对象表示 Zachary's karate club 数据集[^5]。 --- ###

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