1.GPU安装

pyg是torch-geometric的简称，类似于numpy,pyg已经成为了图神经网络的一大杀器。安装pyg需要预先安装torch，如需使用GPU，则还需要安装cuda。这两者的安装很简单，不再赘述。初学者建议只安装cpu版本，会简单一些。最好再安装一个Anaconda来管理虚拟环境。
我的演示环境：win10+conda+notebook，显卡是MX150
Linux下则默认你已经会安装了。
相关URL：
cuda官方网站
torch官方网站
pyg官方文档

1.1查看torch,CUDA版本

#$表示窗口命令
$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
>>> 1.6.0
$ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
>>> 10.2

1.2根据版本号安装支持库

pip install torch-scatter==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-sparse==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-cluster==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-spline-conv==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-geometric

如果你的版本是cuda92+torch1.5.0,则你应该使用如下安装语句：

$ pip install torch-scatter==latest+cu92 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html

其它的以此推类。如果遇到找不到对应包的错误，则建议换一个torch或者cuda的版本。
我一开始是cuda92,但是安装后出现了问题。推荐版本：cuda:10.2 torch:1.5/1.6

2.CPU安装（推荐新手）

若使用CPU安装，则需要安装cpu版本的pytorch,为了不破坏原有环境，建议新建一个虚拟环境。

2.1 新建虚拟环境（若是初次安装，此步骤也可跳过）

$ conda create -n pyg_cpu
#激活虚拟环境
$ conda activate pyg_cpu

2.2 安装cpu版torch并查看版本

$ conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
>>> 1.6.0

2.3 根据版本安装支持库

pip install torch-scatter==latest+cpu -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-sparse==latest+cpu -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-cluster==latest+cpu -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-spline-conv==latest+cpu -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
pip install torch-geometric

3.检查安装结果

import torch
import torch_geometric

若无报错，则说明安装成功，若有报错，首先检查一下安装步骤，是否做到版本一致。
另外cuda的版本有可能显示的不一定是真实安装的版本。建议将cuda全部删除，然后再安装一个新的。

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