安装torch\torch-geometric
(1) cpu：
直接用以下代码顺利完成安装：
pip install torch== -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install torch-cluster torch-scatter torch-sparse -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
(2)gpu:
按照以上的步骤没安装成功：
1、cuda版本和torch对应，但是pytorch2.0不支持geometric
torch-geometric 需要与 PyTorch 版本完全兼容，否则会出现不可预期的错误。由于 PyTorch 2.0 不再被支持，所以 torch-geometric 没有针对该版本进行开发和测试。
pip install torch==<your_pytorch_version> pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html pip install torch-geometric==<your_torch_geometric_version>
其中 <your_pytorch_version> 和 <your_torch_geometric_version> 分别替换为你想要安装的 PyTorch 和 torch-geometric 版本号。
cu111 表示 CUDA 11.1 版本，如果你使用的是其他版本的 CUDA，需要对应修改。
2、建议换为torch2.0以下的进行安装：
先查看cuda 版本【这里我是11.7】
找对应的torch版本：
CUDA 11.7 支持的 PyTorch 版本包括：
- PyTorch 1.10.0
- PyTorch 1.9.0
其中，PyTorch 1.9.0 是一个支持 CUDA 11.1/11.2/11.3/11.4/11.5/11.6/11.7 的稳定版本。而 PyTorch 1.10.0 更是增加了对 CUDA 11.4/11.5/11.6/11.7 的原生支持。
注意：安装前先卸载之前安装的torch相关软件：
a、CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的一套用于开发和运行 CUDA 应用程序的软件包。CUDA 是一种并行计算平台和编程模型，可以利用 GPU 加速各种应用程序的计算过程。
CUDA Toolkit 包含以下组件：
-
CUDA 编译器：用于将 CUDA C/C++ 代码编译成可以在 GPU 上执行的二进制代码。
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CUDA 运行时库：包含 GPU 加速的数学函数库、通信库、并行算法等。
-
CUDA 驱动程序：用于与 GPU 硬件进行交互，管理 GPU 内存等底层操作。
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CUDA 工具集：包括了 CUDA Profiler、CUDA Visual Profiler、CUDA-GDB 和 nvprof 等工具，用于分析和调试 CUDA 应用程序。
安装 CUDA Toolkit 可以使你的计算机支持 CUDA 技术，并且可以使用 CUDA 软件开发包（SDK）进行 GPU 加速的开发和优化。如果你想要在计算中使用 GPU 计算，建议先安装相应版本的 CUDA Toolkit，并确保你的计算机中有支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。
进行安装：
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.10.0+cu116 torchaudio==0.9.0+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html
ps:CUDA 11.7对应的cudatoolkit版本应该为11.3
pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html
pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html
pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-<your_pytorch_version>+${CUDA}.html
pip install torch-geometric==<your_torch_geometric_version>