pytorch 1.9.0pyg安装

<think>好的，用户想在PyTorch 1.9.0上安装PyTorch Geometric（pyg），并确保兼容性。首先，我需要回忆PyG的安装步骤和相关依赖。根据提供的引用，特别是引用[3]和[4]，安装PyG需要先安装几个依赖库，比如torch-scatter、torch-sparse等，这些库需要与PyTorch版本匹配。 用户使用的是PyTorch 1.9.0，所以需要确认CUDA版本是否一致。不过用户的问题中没有提到CUDA，可能是在CPU上安装。根据引用[3]中的命令，针对torch-1.9.0+cpu的安装链接是正确的。需要检查每个依赖库是否都有对应1.9.0的版本。 接下来，安装顺序应该是先安装PyTorch，然后按照PyG官网提供的命令安装各个依赖。用户提供的引用[3]中给出了具体的pip命令，每个库都指定了torch-1.9.0+cpu的链接，所以应该使用这些链接来确保兼容性。 另外，需要注意PyTorch Geometric本身的安装命令是否正确。在引用[3]的最后一步是pipinstalltorch-geometric，但可能需要指定版本或源。不过根据官方文档，直接安装通常会自动匹配依赖，但为了保险起见，还是按照引用中的命令来操作。 用户可能需要先确认PyTorch是否正确安装，版本是否为1.9.0。可以使用python -c "import torch; print(torch.__version__)"来检查。如果CUDA版本不匹配，可能需要调整，但用户的问题中可能不需要CUDA，所以可以忽略。 最后，安装完成后，建议用户运行一个简单的测试，例如导入torch_geometric，看是否有错误。如果有错误，可能是某些依赖库未正确安装，需要逐一检查。 总结步骤：安装PyTorch 1.9.0，然后依次安装各个依赖库，使用对应的CPU版本链接，最后安装PyG。</think>### 在 PyTorch 1.9.0 上安装 PyTorch Geometric (pyg) 的步骤 1. **确认 PyTorch 版本和 CUDA 兼容性** 首先检查 PyTorch 1.9.0 是否已正确安装。若需匹配 CUDA 版本，可通过以下命令验证： ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` 若为纯 CPU 版本，无需 CUDA 支持[^1]。 2. **安装 PyTorch Geometric 的依赖库** 根据 PyTorch 1.9.0 的版本，使用以下命令安装必要的依赖包（注意替换链接中的 `cpu` 或 `cu102`）： ```bash pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.9.0+cpu.html pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.9.0+cpu.html pip install torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.9.0+cpu.html pip install torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.9.0+cpu.html ``` 若需要 CUDA 10.2 支持，将链接中的 `cpu` 改为 `cu102`[^3][^4]。 3. **安装 PyTorch Geometric 主库** 最后执行： ```bash pip install torch-geometric ``` 4. **验证安装** 运行以下代码检查是否成功安装： ```python import torch from torch_geometric.data import Data print(torch.__version__) # 应输出 1.9.0 ``` ---