解决图神经网络库pytorch-geometric“版本不匹配”安装失败的问题安装教程：1. 查看PyTorch版本（至少要1.4.0版本以上）：2. 查看CUDA版本3. 安装4. 检测是否安装成功5. 相关链接

安装教程：

pytorch-geometric

1. 查看PyTorch版本（至少要1.4.0版本以上）：

$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
>>> 1.8.0

2. 查看CUDA版本

$ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
>>> 11.1

但是我利用上面这个代码查出来的CUDA版本却安装不了pytorch-geometric，或者是即使能够安装上，也不能调用该库，因此这里查出的CUDA版本并不正确。因此我查的网上说的是有两种查CUDA版本的方法，而且两种方法查出来的不一样，所以我就试了一下另一种方法：

$ nvcc --version

这时是显示我没有安装nvcc，因此就进入管理员账户，进行安装，安装命令如下：

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

3. 安装

安装好nvcc之后就可以通过上述“nvcc --version”查看CUDA版本了。查到版本号后，执行下列命令安装pytorch-geometric：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-geometric

其中第一个黄色部分（${TORCH}）替换为PyTorch的版本号，第二个黄色部分（${CUDA}）替换为上面查询得到的CUDA版本号。CUDA 版本号格式 (cpu, cu92, cu101, cu102, cu110, cu111)。例如对于PyTorch 1.8.0/1.8.1 and CUDA 11.1，安装命令如下：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-geometric

对于PyTorch 1.7.0/1.7.1 and CUDA 10.2，安装命令如下：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-geometric

4. 检测是否安装成功

$ python
Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42)
[GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from torch_geometric.data import DataLoader
>>>

没有报错，说明安装成功。

5. 相关链接

• CUDA的安装和卸载
• 显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
• Linux上查看已安装的CUDA和cuDNN版本号
• nvidia-smi指令报错：Failed to initialize NVML: Driver解决

最后

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