torch+torchVision+torchGeometric+pytorchLightning环境搭建_pytorch-lightning 安装 whl

注意：本文基于cpu的win系统conda虚拟环境的实测过程，本人部署笔记，欢迎指正。其他环境同理

正文：

注意：网上说：如果需要安装pyg库，最好选择1.12.0或者1.11.0（不要选择1.12.1或者1.11.1）

1.虚拟环境配置

#1.创建环境
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conda create -n [enc-name] python=[version]
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如：conda create -n torch python=3.9
这里python的版本主要考虑到torch-grometric版本，3.8-3.11
另外可能要注意：PyG 2.3 requires that at least PyTorch 1.11 is installed.
#2.更新pip
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conda activate [env-name]
pip install --upgrade pip

2.torch安装

官网链接：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1.进入官网，选择12.0 cpu-cp39-win_amd64版本下载
2.pip方式安装离线包，注意这里使用pip方式，pytorch-lightning也需要使用pip安装
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pip install [local_path_fileName]
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如：pip install D:\docBak\torch_bak\torch-1.12.0+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl
注：这里下载了一个额外包：typing-extensions-4.9.0

3.torchvision安装

最好查看版本对应了再安装

pip install torchvision==[version]
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如：pip install torchvision==0.13.0
注：这里安装了certifi-2023.11.17 charset-normalizer-3.3.2 idna-3.6 numpy-1.26.2 pillow-10.1.0 requests-2.31.0 torchvision-0.13.1 urllib3-2.1.0

4.torch-geometric安装

下载官网（其他版本先回退）pytorch-geometric.com/whl/https://pytorch-geometric.com/whl/

# 安装4个依赖包，以确定torch-geometric版本

pip install D:\docBak\torch_bak\torch_cluster-1.6.0+pt112cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl 
pip install D:\docBak\torch_bak\torch_scatter-2.1.0+pt112cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl 
pip install D:\docBak\torch_bak\torch_sparse-0.6.16+pt112cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl 
pip install D:\docBak\torch_bak\torch_spline_conv-1.2.1+pt112cpu-cp39-cp39-win_amd64.whl 
# 安装torch-geometric 
pip install torch-geometric

5.安装pytorch-lightning

pip install pytorch-lightning

注意：

torchvison与torch版本对应。有文章说可以直接安装torchvision，但本人太菜，不知道为什么我的电脑会直接安装默认最新版，在安装torchvision时会卸载torch（在安装时会打印出来）。所以我在第三步里面输入了版本。