pytorch 与 pytorch lightning, pytorch geometric 各个版本之间的关系

主要参考官方的给出的意见；

1. pytorch 与 pytorch lightning 各个版本之间的关系

lightning 主要可以适配多个版本的 torch;

https://lightning.ai/docs/pytorch/latest/versioning.html#compatibility-matrix；

2. pytorch 与 pytorch geometric 各个版本之间的关系

https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/2.3.1/notes/installation.html

pytorch geometric 与 torch 版本的对应关系，

则是通过左下角的来选择当前适配的 torch 版本；

比方说当前是 PyG 2.3.1 ，则界面中显示的是支持 Pytorch 2.0.* 以及 Pytorch 1.13.* 各个版本。

但是文中也表明最低版本的要求是 pytorch >= 1.8.0

3. 三者共同使用

官方的教程中，

有个提供了将三者集成到一起使用的

https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/notebooks/course_UvA-DL/06-graph-neural-networks.html#Graph-level-tasks:-Graph-classification

python 复制代码

! pip install --quiet "matplotlib" "pytorch-lightning >=2.0,<2.4" "torch-sparse ==0.6.*" "torch-spline-conv ==1.2.*" "torch >=1.8.1,<2.5" "torch-cluster ==1.6.*" "torchvision" "numpy <2.0" "seaborn" "torch-scatter ==2.1.*" "torch-geometric ==2.1.*" "torchmetrics >=1.0,<1.5" "torch ==2.1.2"

由于笔者当前的环境是 torch ==1.13.1 , pytorch-lightning ==1.19.5

故先安装 torch-geometric ==2.1.* 实验一下，因为官方的pytorch-lightning >=2.0,<2.4" 已经适配了torch-geometric ==2.1.

使用会默认安装匹配当前 torch，最高版本对应的 pyG

python 复制代码

conda install pyg -c pyg


conda install pyg -c pyg
Channels:
 - pyg
 - nvidia
 - defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/respecting_god/anaconda3/envs/lightningGNN

  added / updated specs:
    - pyg


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    aiohappyeyeballs-2.4.0     |   py38h06a4308_0          19 KB
    aiohttp-3.10.5             |   py38h5eee18b_0         736 KB
    async-timeout-4.0.3        |   py38h06a4308_0          12 KB
    frozenlist-1.4.0           |   py38h5eee18b_0          52 KB
    multidict-6.0.4            |   py38h5eee18b_0          54 KB
    pyg-2.5.2                  |py38_torch_1.13.0_cu117         1.3 MB  pyg
    pyparsing-3.1.2            |   py38h06a4308_0         400 KB
    yarl-1.11.0                |   py38h5eee18b_0         148 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         2.7 MB