PyTorch Geometric环境安装

搞了一晚上，这里把要点说一下：

1. 安装PyTorch

官网 PyTorch 提供了pip、conda等四种安装方式，我尝试了pip和conda这两种。之前一直认为pip才是最简洁的方式，今天算是对这两种方式有了个全面的了解。先说结论：建议用conda安装，不建议pip。

官网首页自然是展示了最新的版本，但由于我的PyTorch程序限制使用1.4.0，CUDA版本是10.0，和官网是不一致的，只能自己写规则下载对应的版本。虽然PyTorch官网也给出了previous version供下载，也贴心地罗列了各版本的下载命令，但千人千面，每个人的情况都是不一样的，必须自己按照实际情况修改。比如下面的范例：

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

根据我自身情况，我改成了如下：

# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

这里的pytorch和torchvision，以及cudatoolkit是有一个对应关系的，一般在安装过程中如果不匹配，系统会给出提示，并罗列所有的匹配版本供参考。具体可以上网查，我这里简单罗列下：

pytorch==1.3.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 or 10.0

pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0

pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1

这里不的不提pip的垃圾之处了，我按照官网demo命令，修改并执行了如下命令：

# CUDA 10.0
pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

虽然显示标注了cuda10.0版本、成功安装，但后期发现pytorch仍然给出的是cuda10.1版本，导致cuda和后续一些包全部不兼容。所以不建议用pip了。

那如何查看torch cuda安装的版本对不对？执行下面两条命令，对比一下。

$ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
>>> 10.0

$ nvcc --version
>>> 10.0

我用pip安装以后，第一个版本总是显示10.1。

2. 安装PyTorch Geometric

PyTorch Geometric（以下简称PyG）的官网相当贴心了，为了防止你在没安PyG之前，PyTorch已经出问题，这个官网前四个步骤一步步教你仔细检查PyTorch装的对不对。我刚才提到的torch cuda的问题就是这样检查出来的。

Installation - pytorch_geometric 1.4.3 documentation

这里按流程走就好，再次强调，一定根据自己的实际环境去配置、编写conda或者pip命令，一定不要自己想当然的 pip install xxx、conda install xxx，版本装错了，很麻烦！

官网给的四个包，不要忘了安装：

$ pip install torch-scatter==latest+${CUDA} -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
$ pip install torch-sparse==latest+${CUDA} -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
$ pip install torch-cluster==latest+${CUDA} -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
$ pip install torch-spline-conv==latest+${CUDA} -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
$ python setup.py install or pip install torch-geometric

注意要把${CUDA} 替换成cu100或者cu101或者你的版本，+号和latest都不要变，torch-1.5.0最好也换成你自己的torch版本号，我换成了1.4.0，至于1.5.0是否有影响，这个我没有测试。

 

参考文献：

都在文章里了，经验：网贴可以看，但是以stackflow和外网为主，中网可以看，目的是懂得为什么会报错，但是实际操作不要按中网的来。外网也没有现成解决方案的，直接去官网上读文档。