Pytorch-PyG图神经网络依赖环境安装（Anaconda）

1.默认用户在Anaconda的虚拟环境中已安装Pytorch

2.打开anaconda prompt命令窗, activate "你的虚拟环境名称"

3.在激活后的虚拟环境下输入 python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"查看cuda版本，

4.在3后继续输入python -c "import torch; print(torch.version)"查看pytorch版本

5.在下列URL的格式化{}中替换为你的torch和cuda版本：

https://pytorch-geometric.com/whl/torch-{}+{}.html

举个栗子，我的torch版本为1.8.0，cuda版本为10.2，因此我的为https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.1+cu101.html

6.打开浏览器，复制上面的URL，分别下载cluster、scatter、sparse、spline_conv这四个依赖包，注意这四者的cpx-cpx要匹配相同，windows环境选择win_amd64,linux环境选择linux_x86_64.

7.继续回到anaconda promt，选择pip install {你在6中下载的4个依赖包的文件路径.whl}，很快就能完成。

8.成功完成7后，继续在promt中输入pip install torch-geometric，等待下载完成

9.在promt输入python，并且import torch_geometric，无报错则表明你安装成功，亲测可靠！

为什么这里不选择 pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-{}+{}.html

的方法？这种方法可能极其依赖于网速，因此选择上面的方法会更为可靠些！

DGL依赖库的安装可以参考Blog：https://blog.csdn.net/CY19980216/article/details/110629996