深度学习环境之Pytorch和torch_Geometric的搭建

1. Pytorch 和 PyG

Pytorch和PyG是深度学习的python环境，后者用于图处理。其主要特点如下：
①需要与cuda（NVIDIA）配合，必须先装载cuda。
②cuda,pytorch,pytorch_geometric三者之间版本依赖精密，必须属于同一套版本。
其安装顺序即 cuda > pytorch > PyG
③其不能通过pycharm进行package安装，必须先安装在环境中，再由pycharm关联使用该环境。
④推荐使用anoconda创立环境并下载如上两包。

2. 配置步骤

2.1 cuda的安装

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
详见如下博客：
https://blog.csdn.net/NSJim/article/details/115408138

2.2 anoconda 环境激活

使用Anoconda prompt（windows内搜索）进入anoconda下的命令行，据此创建/激活环境，并进行导包等操作。

详见链接：
https://blog.csdn.net/SARACH_WONG/article/details/89328307

2.3 pytorch的安装

注：pytorch对cuda的版本是向下兼容的，即可以使用更低等级的cuda，如11.1的cuda,可以安装对应10.2版本cuda的pytorch。

1. 进入Pytorch官网（https://pytorch.org/），选择对应的版本号（可向下兼容），这里我们选择稳定版本1.10.2和cuda10.2
2. 将图示中Run this Command所提供的代码在Anoconda激活的环境中运行（即activate phm2012 phm2012为环境名），安装pytorch。
   

2.4 Pytorch_Geometri的安装

同理，基于上述基础，在Anoconda中进行PyG的导入：

1. 进入PyG官网（https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html）
2. 选择版本号，在Anoconda激活的环境中安装。
   

2.5 Pycharm中找到该环境

在pycharm中找到配置好的anoconda环境即可。