首页cuda11.0，安装torch和torch-geometric

cuda11.0，安装torch和torch-geometric

时间: 2025-04-04 11:00:21 浏览: 43

### PyTorch 和 Torch-Geometric 的 CUDA 11.0 环境安装指南要在 CUDA 11.0 环境下正确安装 PyTorch 和 torch-geometric，需遵循以下方法： #### 步骤说明 1. **安装兼容的 PyTorch 版本** 需要先确认适合 CUDA 11.0 的 PyTorch 版本。根据官方文档中的兼容性矩阵[^2]，PyTorch 1.7.x 或更高版本支持 CUDA 11.0。推荐使用 `conda` 进行安装以简化依赖管理。使用以下命令安装 PyTorch 并指定 CUDA 11.0： ```bash conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch ``` 2. **安装 torch-scatter、torch-sparse 等扩展包** 安装 torch-geometric 前需要确保其依赖项已正确配置。这些依赖通常包括 `torch-scatter`, `torch-sparse`, `torch-cluster`, `torch-spline-conv` 等。由于不同系统的 Python 和 CUDA 组合可能不完全匹配最新版本，因此建议手动指定合适的版本号。对于 CUDA 11.0 和 PyTorch 1.7.1 的组合，可以从官方仓库下载对应版本的扩展包[^3]: ```bash pip install torch-scatter==2.0.6 torch-sparse==0.6.9 torch-cluster==1.5.7 torch-spline-conv==1.2.0 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.0+cu101.html ``` 3. **安装 torch-geometric** 在完成上述依赖后，可以直接通过 pip 安装 torch-geometric: ```bash pip install torch-geometric ``` 4. **验证安装是否成功** 执行一段简单代码来测试安装效果[^4]: ```python import torch from torch_geometric.data import Data edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]], dtype=torch.long) x = torch.tensor([[-1], [1]], dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) print(data) ``` 如果运行无误且能正常打印数据结构，则表明安装成功。 --- ###

阅读全文