项目的虚拟环境的搭建与pytorch依赖的下载

JNU freshman2025-02-09 7:05

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配置环境

pytorch的使用需要安装对应的cuda

在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch

配置环境

首先先创建虚拟环境

bash 复制代码

conda create --name <env_name> python=<python_version>

激活虚拟环境

bash 复制代码

conda activate <env_name>

下载对应版本的pytorch
并不建议不查看对应的pytorch与你的cuda版本是否匹配就直接下载，这样会导致后续出现不适配的问题

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

在这个网站，找到对应版本的下载的命令，注意要与你的cuda适配

使用命令行检验

python 复制代码

import torch

# 检查版本和CUDA可用性
print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}")

bash 复制代码

PyTorch Version: 1.13.1
CUDA Available: True
CUDA Version: 11.7

Pytorch也有相关的拓展库，当需要安装的时候，可以采用多种方式安装

bash 复制代码

# 但是我在使用下面的命令安装的时候，安装并不成功
pip install torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.1+cu117.html
pip install torch-scatter==2.0.9 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.1+cu117.html
pip install torch-sparse==0.6.12 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.1+cu117.html
pip install torch-geometric==2.0.3

出现下面的报错

bash 复制代码

  ERROR: Failed building wheel for torch-cluster
  Running setup.py clean for torch-cluster
Failed to build torch-cluster
ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (torch-cluster)

参考资料：如何解决上面的问题？我们考虑直接在将库下载在本地，然后通过命令行进行安装

cpu 是支持cpu,否则cu 就是GPU

具体操作参考下面这个解决torch-cluster等无法下载的问题

解决torch-cluster等无法下载的问题
 已解决python setup.py bdist_wheel did not run successfully.

除了对应的cuda和torch版本的问题，可能还存在其他问题
退出虚拟环境

bash 复制代码

conda deactivate