方法一：在conda中安装方法

conda install -c conda-forge pytorch_geometric

方法二：通过二进制安装

我们为所有主要的OS / PyTorch / CUDA组合提供压轮：

1. 确保至少安装了PyTorch 1.4.0：

   $ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
   >>> 1.7.0
   

2. 查找PyTorch安装的CUDA版本：

   $ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
   >>> 10.2
   

3. 安装相关的软件包：

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

   在那里${CUDA}，并${TORCH}应通过特定CUDA版本（被替换cpu，cu92，cu101，cu102，cu110）和PyTorch版本（1.4.0，1.5.0，1.6.0，1.7.0）分别。例如，对于PyTorch 1.7.0和CUDA 11.0，键入：

   pip install torch-scatter==latest+cu110 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0.html
   pip install torch-sparse==latest+cu110 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0.html
   pip install torch-cluster==latest+cu110 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0.html
   pip install torch-spline-conv==latest+cu110 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0.html
   pip install torch-geometric
   

   对于PyTorch 1.6.0和CUDA 10.2，输入：

   pip install torch-scatter==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
   pip install torch-sparse==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
   pip install torch-cluster==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
   pip install torch-spline-conv==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.6.0.html
   pip install torch-geometric
   

方法三：通过二进制离线安装方法

解决了在线下载过慢的问题
先安装指定版本的pytorch
1.离线安装包下载：
https://pytorch-geometric.com/whl/
2.离线安装：
最好在从conda虚拟环境下安装。
按照在线安装的顺序，安装4个库：

pip install torch_scatter-2.0.6-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch_sparse-0.6.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch_spline_conv-1.2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torch-geometric

遇到的报错问题

方法四：从源安装

如果whl不支持特定版本，则可以从源代码安装PyTorch Geometric：

1. 确保正确设置了CUDA（可选）：

   1. 检查PyTorch是否安装了CUDA支持：

      $ python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
      >>> True
      

   2. 将CUDA添加到$PATH和$CPATH（请注意，您实际的CUDA路径可能与有所不同/usr/local/cuda）：

      $ export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
      $ echo $PATH
      >>> /usr/local/cuda/bin:...
      
      $ export CPATH=/usr/local/cuda/include:$CPATH
      $ echo $CPATH
      >>> /usr/local/cuda/include:...
      

   3. $LD_LIBRARY_PATH在Linux和$DYLD_LIBRARY_PATHmacOS上添加CUDA （请注意，实际CUDA路径可能与有所不同/usr/local/cuda）：

      $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      $ echo $LD_LIBRARY_PATH
      >>> /usr/local/cuda/lib64:...
      
      $ export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH
      $ echo $DYLD_LIBRARY_PATH
      >>> /usr/local/cuda/lib:...
      

   4. 验证nvcc可从终端访问：

      $ nvcc --version
      >>> 10.2
      

   5. 确保PyTorch和系统CUDA版本匹配：

      $ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
      >>> 10.2
      
      $ nvcc --version
      >>> 10.2
      

2. 安装所有需要的软件包：

	pip install torch-scatter
	pip install torch-sparse
	pip install torch-cluster
	pip install torch-spline-conv
	pip install torch-geometric

在极少数情况下，CUDA或Python路径问题会阻止成功安装。 pip甚至可能预示安装成功，但运行时报缺少模块错误或执行简单地崩溃。在“常见问题”小节中，我们收集了许多常见的安装错误。如果FAQ不能帮助您解决问题，请创建问题。您还应该按照官方安装指南来验证CUDA的设置正确，并且官方扩展示例在您的计算机上运行。