pycharm使用之torch_geometric安装
正式安装之前要先查看一下torch的版本
一、查看torch版本
1、win+R ,输入cmd

2、输入python

3、 输入import torch,然后输入torch.__version__,最后回车

可以看到我的torch版本是1.10.0
二、下载合适的版本
1、打开链接
https://pytorch-geometric.com/whl/
2、选择对应的torch版本
有cude的就选择对应的cuxxx,没有的话就选择cpu

3、下载对应的torch_XXX版本
我们想要安装torch_geometric,就要先连带下载torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_spline_conv,注意torch_geometric不需要下载。
首先需要找一下对应的版本,这里要跟自己的python对应上,我的是3.9.7,所以对应的是cp39。我是windows系统,所以下载win相关,按照这样的思路找,然后下载。
torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-win_amd64.whl
torch_sparse-0.6.13-cp39-cp39-win_amd64.whl
torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
torch_geometric
三、安装
最简单直接的方法就是把刚刚下载的文件复制到你的程序所在的文件夹

然后打开pycharm,pip install输入就行。
1、torch_cluster
pip install torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl

2、torch_scatter
pip install torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-win_amd64.whl

3、torch_sparse
pip install torch_sparse-0.6.13-cp39-cp39-win_amd64.whl
(这里的显示方式应该是 Successfully installed torch-sparse-0.6.13,因为我之前安装过,所以才有如下的显示)

4、torch_geometric
pip install torch_geometric

四、完成
这时候再看,一开始的红色波浪线就没有了


相关文章:
pycharm使用之torch_geometric安装
正式安装之前要先查看一下torch的版本 一、查看torch版本 1、winR ,输入cmd 2、输入python 3、 输入import torch,然后输入torch.__version__,最后回车 可以看到我的torch版本是1.10.0 二、下载合适的版本 1、打开链接 https://pytorch-…...
spring-mvc 工作流程
一、概述 spring-mvc 主要是DispatcherServlet工作流程流程可以分为两块,第一块为DispatcherServlet的加载,第二块为请求处理 二、DispatcherServlet的加载 主要依靠三个对象 DispatcherServletRegistrationBean:实现了ServletContextInit…...
物联网Lora模块从入门到精通(六)OLED显示屏
一、前言 获取到数据后我们常需要在OLED显示屏上显示,本文中我们需要使用上一篇文章(光照与温湿度数据获取)的代码,在其基础上继续完成本文内容。 基础代码: #include <string.h> #include "board.h" #include "hal_ke…...
平面坐标变换(单应性变换/Homography变换)
单应性(homography)变换用来描述物体在两个平面之间的转换关系,可以用于描述平移、翻转、缩放、旋转、仿射变换等。其是对应齐次坐标下的线性变换,可以通过矩阵表示: 其中,H为单应性变换矩阵,假设变换前坐标为(x,y)&am…...
大数据项目常识
大数据项目 随着社会的进步,大数据的高需求,高薪资,高待遇,促使很多人都来学习和转行到大数据这个行业。学习大数据是为了什么?成为一名大数据高级工程师。而大数据工程师能得到高薪、高待遇的能力在哪?自…...
Linux系统:常用服务端口
目录 一、理论 1.端口分类 2.传输协议 3.常用端口 一、理论 1.端口分类 一个计算机最多有65535个端口,端口不能重复。Linux 只有 root 用户可以使用1024以下的端口。 表1 端口分类 端口范围说明公认端口(Well-KnownPorts)0 - 1023这类…...
前端和后端分别是什么?
从技术工具来看: 前端:常见的 html5、JavaScript、jQuery... 后端:spring、tomcet、JVM,MySQL... 毕竟,如果这个问题问一个老后端,他掰掰手指可以给你罗列出一堆的名词来,比如设计模式、数据库…...
Spring基础知识(一)
目录 1.Spring Framework 2.Spring Framework优点 3.Spring Framework的功能模块 4.Spring配置文件 5.Spring应用配置步骤 6.Spring的IoC是什么 7.IoC的理念 8.IoC体系的好处 9.Spring中的 IoC 容器 10.依赖注入的方式 1.Spring Framework Spring Framework即Spring框…...
易语言使用node编译的js文件
环境配置 npm install -g cnpm babel-preset-env babel-cli babel-polyfill browserifynpm install -g crypto-js nodejs转js 例如加密模块 browserify -r babel-polyfill -r crypto-js -o es6.txt browserify file.js -o es6.txt易语言 使用v8 推荐 直接生成导入js即…...
计算机网络笔记:动态主机配置协议(DHCP)
协议配置: 为了把协议软件做成通用和便于移植的,协议软件的编写者不会把所有的细节都固定在源代码中,相反,他们把协议软件参数化,这就使得在很多台计算机上有可能使用同一个经过编译的二进制代码。一台计算机和另一台…...
新买的电脑怎么用U盘重装系统?新买的电脑用U盘重装系统教程
新买的电脑怎么用U盘重装系统?用户新买了电脑,想知道怎么用U盘来重装新买的电脑,用U盘来重装电脑其实非常简单,用户需要准备一个U盘,然后完成U盘启动盘的安装,接着按照以下分享的新买的电脑用U盘重装系统教…...
图像边缘检测原理
文章目录 图像边缘检测原理1:2:3:基本边缘检测算子 图像边缘检测原理 1: 图像的边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域,如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数,那么图像的边缘对应在灰度值函数中是函数值突然变大的…...
爬虫利器 Beautiful Soup 之遍历文档
Beautiful Soup 简介 Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库,它提供了一些简单的操作方式来帮助你处理文档导航,查找,修改文档等繁琐的工作。因为使用简单,所以 Beautiful Soup 会帮你节省不少的工…...
12、Nginx高级之高级模块(secure_link/secure_link_md5)
一、功能 防盗链; ngx_http_secure_link_module模块用于检查所请求链接的真实性,保护资源免受未经授权的访问,并限制链接寿命。 该模块提供两种可选的操作模式。 第一种模式由 secure_link_secret 指令启用,用于检查所请求链接的真…...
【python】数据可视化,使用pandas.merge()对dataframe和geopandas类型数据进行数据对齐
目录 0.环境 1.适用场景 2.pandas.merge()函数详细介绍 3.名词解释“数据对齐”(来自chatGPT3.5) 4.本文将给出两种数据对齐的例子 1)dataframe类型数据和dataframe类型数据对齐(对齐NAME列); 数据对…...
大模型入门(三)—— 大模型的训练方法
参考hugging face的文档介绍:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism,以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大,训练数据越来越多时&…...
人机交互学习-4 交互设计过程
交互设计过程 交互设计过程基本活动关键特征 设计过程中的问题如何选取用户?如何明确需求?如何提出候选方案?如何在候选方案中选择? 交互设计生命周期模型星型生命周期模型可用性工程生命周期模型 交互设计过程管理界面设计的4个支…...
大话Stable-Diffusion-Webui之kohya-ss主题更改
文章目录 kohya-sskohya-ss主题更改添加背景图片更改组件样式自定义主题规范更改主题的另一种方式kohya-ss kohya-ss是一个专门用于训练Dreambooth、LoRA等小模型的项目,本身没有GUI界面,需要通过python命令去调用使用,这对于不懂python的同学来说门槛稍微有点高,于是有人…...
搜索在计算机中的地位十分重要
无论是在内部系统还是在外部的互联网站上,都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据,处理数据,存储数据之后,各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据,得到 想要的数据服务。 …...
多模态深度学习:定义、示例、应用
人类使用五种感官来体验和解读周围的世界。我们的五种感官从五个不同的来源和五种不同的方式捕捉信息。模态是指某事发生、经历或捕捉的方式。 人脑由可以同时处理多种模式的神经网络组成。想象一下进行对话——您大脑的神经网络处理多模式输入(音频、视觉、文本、…...
地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点
目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波:可以用来解决所提出的地质任务的波;干扰波:所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中,有效波和干扰波是相对的。例如,在反射波…...
Linux链表操作全解析
Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表?1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...
CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型
CVPR 2025 | MIMO:支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题:MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者:Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...
【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互
物理引擎(Physics Engine) 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律(如力学、碰撞、重力、流体动力学等)的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互,广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
遍历 Map 类型集合的方法汇总
1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
HashMap中的put方法执行流程(流程图)
1 put操作整体流程 HashMap 的 put 操作是其最核心的功能之一。在 JDK 1.8 及以后版本中,其主要逻辑封装在 putVal 这个内部方法中。整个过程大致如下: 初始判断与哈希计算: 首先,putVal 方法会检查当前的 table(也就…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别(二)
在上一篇文章中,我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调,以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后,如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现,包括详细的步骤和注释。 模型调用步骤 环境准备:确保安装了必要的Python库。…...
