torch-geometric==2.3.1 (Python 3.7 )

### 安装 `torch-geometric` 版本 2.3.1 的指南 为了确保 `torch-geometric` 版本 2.3.1 能够与 Python 3.7 正常工作,需要遵循特定的依赖关系和安装流程。以下是详细的说明: #### 环境准备 首先确认当前环境中使用的 Python 和 PyTorch 版本满足兼容性需求。对于 Python 3.7,推荐使用 PyTorch 1.8.x 或更早版本,因为较新的 PyTorch 可能不再支持 Python 3.7。 #### 安装步骤 通过官方文档中的轮子文件 (wheel files),可以逐步完成所需组件的安装。具体命令如下: ```bash pip install torch-scatter==2.0.9 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html pip install torch-sparse==0.6.10 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html pip install torch-cluster==1.5.9 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html pip install torch-spline-conv==1.2.1 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html pip install torch-geometric==2.3.1 ``` 以上命令适用于 CUDA 11.1 加速环境下的 PyTorch 1.8.0[^3]。如果目标设备不支持 GPU,则可替换为 CPU-only 的 URL 地址 (`torch-1.8.0+cpu`)。 #### 验证安装 验证是否成功加载模块而无任何异常提示: ```python import torch_geometric print(torch_geometric.__version__) ``` 正常情况下应返回 `"2.3.1"` 字符串表示已正确部署[^4]。 --- #### 常见问题排查 当遇到运行时错误如 `RuntimeError` 时,通常是因为某些底层扩展未能编译成功或者存在版本冲突。建议重新创建干净的虚拟环境并严格按照上述顺序逐一安装各组件来规避此类风险。 --- ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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Python库 | torch_geometric-2.0.2.tar.gz

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新建一个python环境搭配torch图神经网络环境环境.pdf

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**使用pip安装Torch**: ```bash python37 -m pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip

这里的"cp37"代表Python 3.7版本,"win_amd64"则表示这是适用于64位Windows系统的。在安装此库之前,必须确保您的系统已经装有Python 3.7,并且是64位版本。

torch_scatter-2.1.1+pt113cpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl.zip

torch_scatter-2.1.1+pt113cpu-cp39-cp39-linux_x86_64.whl.zip

通常,这可以通过Python的包管理器pip来完成,命令可能类似于`pip install torch==1.13.1+cpu`。

torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

**Python版本绑定**: "cp37"指的是与Python 3.7版本兼容。确保在安装前你的Python环境是3.7。3.

torch_cluster-1.5.8-cp38-cp38-win_amd64whl.zip

torch_cluster-1.5.8-cp38-cp38-win_amd64whl.zip

安装PyTorch可以通过官方命令进行,一般形式如下:```bashpip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio===0.7.2

torch_scatter-2.0.7-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

torch_scatter-2.0.7-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

这个库的版本号为2.0.7,针对Python 3.8(cp38)编译,并且适应于macOS 10.9及更高版本的x86_64架构。

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

**torch_cluster的版本与依赖** 在这里我们讨论的是torch_cluster-1.5.9版本,它特地为Python 3.7版本编译,并且适配macOSX 10.9及更高版本的x86_64

torch_cluster-1.6.0-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl.zip

torch_cluster-1.6.0-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl.zip

torch_cluster库的版本1.6.0与Python 3.7兼容,并且是为macOS 10.14及x86_64架构设计的。

torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

因此,用户应首先通过官方渠道或使用以下命令安装PyTorch的CPU版本:```bashpip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu -f https

torch_cluster-1.5.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

torch_cluster-1.5.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

这是一个预编译的Python wheel文件,适用于Python 3.7和macOS 10.9及以上版本的x86_64架构。"

torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-win_amd64whl.zip

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-cp37m-win_amd64.whl```确保你的Python版本与whl文件匹配,这里的"cp37"表示Python 3.7。

torch_cluster-1.5.8-cp36-cp36m-win_amd64whl.zip

torch_cluster-1.5.8-cp36-cp36m-win_amd64whl.zip

你可以通过以下命令安装PyTorch:```bashpip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu -f https://download.pytorch.org

torch_cluster-1.5.8-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

torch_cluster-1.5.8-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64whl.zip

首先,通过官方命令安装PyTorch的CPU版本: ``` pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0

torch_cluster-1.6.1+pt113cpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl.zip

torch_cluster-1.6.1+pt113cpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl.zip

3.7编译的,并且针对CPU环境,适用于64位Linux系统。

torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip

torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip

2. 接下来,解压下载的“torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip”文件。你可以使用任何解压工具,如WinRAR或7-Zip。3.

torch_cluster-1.6.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.zip

torch_cluster-1.6.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.zip

特别地,标题提到的torch_cluster-1.6.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.zip适用于Python 3.7和CPU环境的PyTorch 1.10.1版本。

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-win_amd64whl.zip

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-win_amd64whl.zip

data = Data(x=torch.randn(10, 10), edge_index=torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 0]]))# 使用KNN算法k =

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl.zip

torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl.zip

安装完PyTorch后,下载`torch_cluster-1.5.9-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl`压缩包并解压,其中`cp37`表示Python 3.7版本,`linux_x86

torch_cluster-1.5.7-cp36-cp36m-linux_x86_64whl.zip

torch_cluster-1.5.7-cp36-cp36m-linux_x86_64whl.zip

首先,确保您的环境中已安装`torch-1.6.0+cpu`,可以通过Python终端输入`pip install torch==1.6.0+cpu`来安装。2.

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