安装PyTorch Geometric

因为上篇文章中安装的PyTorch版本是1.13，再安装PyTorchGeometric的时候发现最高支持的是1.12，所有只能在创建一个虚拟环境，再安装1.12的pytorch，再安装Geometric。
查看官方安装文档：
https://pytorch-geometric.rea...

1 创建虚拟环境PyG

conda create -n PyG python=3.9
如遇到问题，见上一篇。

2 安装Pytorch1.12版本

因为Pytorch1.12不是最新版，所以需要找到以前的版本进行安装，打开官网：

选择1.12版本，再看conda下面的内容，我笔记本没有独立显卡，就选择最下面的cpu版本：

拷贝安装命令：

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cpuonly -c pytorch

3安装pytorch-geometric

3.1 快速安装法

打开页面https://pytorch-geometric.rea...
里面有一种快速安装法，就是像之前安装pytorch一样，选择相关配置后，网页会自动生成一个命令，直接复制这个命令去安装，如下图所示。但网上有人说容易出问题，为了保险起见，我们选择官网上面的另外一种方法去一步步安装。

3.2Installation via Pip Wheels

首先检查自己之前安装的pytorch版本，以及CUDA版本，我这里用的cpu，所以CUDA版本会提示None。

(PyG) C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\PyG>python -c "import torch; print(torch.__version__)"
>>>1.12.1

(PyG) C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\PyG>python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
>>>None

第二步：按照官网的例子进行安装

需要三个pip命令：

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-geometric

我当前的PyTorch版本是1.12.1，所以对应的${TORCH}值是1.12.0；我的CUDA版本是没有的，用cpu，所以${CUDA}的值对应是cpu，所以我当前环境安装的命令应该是：

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cpu.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cpu.html
pip install torch-geometric

第三步，运行命令
第一个命令运行完之后，成功。

第二个命令运行完之后，在安装过程中报错了，错误提示如下：

raise ReadTimeoutError(self._pool, None, "Read timed out.")
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.

在pip安装过程中超时了，因为下载的文件40M，从国外下载过来速度比较慢，只有20k/s左右的速度，这时候需要设置pip的超时时间，把时间设置更长一些：

pip --default-timeout=10000 install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cpu.html

安装成功，下载40M（scipy-1.9.3-cp39-cp39-win_amd64.whl (40.2 MB)）的东西花了半个多小时，这速度确实耗不起啊

第三个命令，安装torch-geometric，吸取前面教训，延长pip的等待时长：
pip --default-timeout=10000 install torch-geometric
安装成功

4 验证是否安装成功

去官网找一个例子，看看能不能运行。

找到这段代码试一下：
import torch
from torch_geometric.data import Data

edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
                           [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

看到结果成功输出，没有问题。
至此，PyTorch的用作图神经网络相关计算的torch-geometric包就安装成功了。