关于pytorch以及相关包的安装教程

一.查看自己电脑的配置

首先查看自己电脑的cuda的版本，Win+R,敲入cmd打开终端
在这里插入图片描述
输入nvidia-smi，查看自己电脑的显卡等配置

这里要说明一下关于这个CUDA,它具有向后兼容性，这意味着支持较低版本的 CUDA 的应用程序通常也可以在较高版本的 CUDA 上运行

二.安装pytorch

在安装pytorch和相关包的时候，我建议是去官方网站去找你所需要的版本；贴一个pytorch官方网址https://pytorch.org/ 你可以在这找你所需要的版本或者是这个里面自己找你所需要的版本https://download.pytorch.org/whl/torch/

第一个方法：https://pytorch.org/

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选择你所需要的版本，最下面就会出现对应的安装命令

如果在刚才的地方找不到你所需要的版本就需要到之前的板块去找
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举个例子，我的电脑的cuda是12.1的版本，但是现在我要复现的项目所需要的torch版本是1.13.0,那么我就可以选择cuda116的或者是cuda117的，下载的时候会给出对应的conda命令和pip的命令，还有不同系统的命令也会有不同，这点要注意！如果你所使用的是pip下载的，你也可以直接到网址把对应的torch下载到本地，然后再导入到你的项目里，直接访问url就能够下载。
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第二个方法：https://download.pytorch.org/whl/torch/

Ctrl+F根据自己所需和文件结构直接搜索
pip install 文件路径/文件名.whl命令可以导入下载的文件

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加号前面的是torch的版本，后面cpu表示是cpu的版本，cp37是对应的python的版本是3.7.x的

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加号前面的是torch的版本，后面cu116表示是cuda116的版本，cp37是对应的python的版本是3.7.x的
根据自己项目的情况来进行匹配选择下载。

三.安装torch对应的包

torch下载后，需要下载其他的对应的torch包，需要注意的是，要与你之前下载的torch版本均要一致，否则后面运行程序的时候可能会跑不起来。这里我也是推荐自己下载对应的包，然后再导入；在这里里面找你对应的torch版本，然后再找你所需要的包。https://data.pyg.org/whl/
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比如我刚刚所下载的torch版本是1.13.0+cuda116的，那么我就需要在其对应的目录下去寻找我所需要的其他的包。

拿在这里插入图片描述
比如我需要用到torch_scatter这个包，那就再这个目录里面找。找到了很多，那么选择哪个呢？我拿图中的这个进行说明一下就知道了。torch_scatter-2.1.0+pt113cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl
torch_scatter-2.1.0这个是torch_scatter的版本号，可以不看，主要需要看+后面的进行匹配，pt113cu116指的是pytorch的版本是1.13.x+cuda11.6的，cp37指的是python的版本是3.7.x的，win指的是windows系统。然后根据你的情况进行匹配寻找下载就好了。其他的对应的torch的包的下载也是类似的。