torch_geometric安装官网：
https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html

1. 查看CUDA版本：

方法一：直接在终端检查版本
例如：

$ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
>>> 11.1

方法二：通过命令：nvcc --version查看
例如：

$ nvcc --version

方法三：

>>>print(torch.version.cuda)
>>>print(torch.cuda.is_available())
结果：
11.1
True

如果没有安装cuda,参考以下网址安装：
https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040

2. 查看PyTorch版本：

$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
>>> 1.8.0
print(torch.__version__)

如果没有安装pytorch,则去官网安装，网址如下：
https://pytorch.org/get-started/locally/

注意：切记！切记！切记！

1.Pytorch和CUDA的版本一定要对应上，否则，即便安装了也会出错调用不了，一般情况下，不要安装最新版本Pytorch,因为CUDA和其他相关依赖库（安装torch_geometric，需要安装同时torch-scatter，torch-sparse，torch-cluster，torch-spline-conv等库）会跟不上,没有与之对应的版本，所以安装之前一定要核对好版本。
2.如果之前安装了其他版本的CUDA或者Pytorch,要卸载干净了再安装，如果没有卸载干净直接安装，系统就会有多个版本，就算用nvcc --version检测出来有安装该软件，也无法正常调用CUDA。

3.安装：

参考官网：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html
pip install torch-geometric

其中（ T O R C H ）替换为 P y T o r c h 的版本号，（ {TORCH}）替换为PyTorch的版本号，（ TORCH）替换为PyTorch的版本号，（{CUDA}）替换为上面查询得到的CUDA版本号。CUDA 版本号格式 (cpu, cu92, cu101, cu102, cu110, cu111)。例如对于PyTorch 1.8.0/1.8.1 and CUDA 11.1，安装命令如下：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu111.html
pip install torch-geometric

对于PyTorch 1.7.0/1.7.1 and CUDA 10.2，安装命令如下：

pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html
pip install torch-geometric

4.检测是否安装成功：

$ python
Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42)
[GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from torch_geometric.data import DataLoader
>>>

若没报错，则安装成功。但我的没有直接安装成功，而是出现了下面的可能出现错误。

5.可能出现的错误：

按照以上安装步骤完成安装以后，还可能出现‘No module named 'torch_sparse’问题
那么，可以进入torch_sparse官网找对应的cuda、pytorch版本安装。
torch_sparse官网：https://github.com/rusty1s/pytorch_sparse
我的是PyTorch 1.8.0/1.8.1
To install the binaries for PyTorch 1.8.0 and 1.8.1, simply run

pip install torch-scatter torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.8.0+${CUDA}.html

参考网址：

解决图神经网络库pytorch-geometric“版本不匹配”安装失败的问题
利用torch_geometric运行gcn
No module named torch_sparse
Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系（附详细安装步骤）
Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法

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