前提

• 目前的 setup.cfg 中要求安装 torch_geometric。

  install_requires =
    torch >= 1.9
    torch-geometric >= 1.7
    numpy
    tqdm
    scipy
    networkx
    scikit-learn

• torch_geometric在使用 pip 和 conda 安装时，可能存在本地包名并不为 “torch_geometric” 的情况：

  • ✅ 使用 pip 安装稳定版时叫 “torch_geometric”；
  • ❌ 使用 conda 安装稳定版时叫 “pyg”；
  • ❌ 使用 pip 安装 nightly 版时叫 "pyg-nightly"。

• 我本地的部分环境以供参考：

  pytorch 2.3.0 py3.12_cuda12.1_cudnn8.9.2_0 pytorch
  pytorch-cuda 12.1 ha16c6d3_5 pytorch
  pytorch-lightning 2.2.2 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
  pytorch-mutex 1.0 cuda pytorch
  torch-cluster 1.6.3 pypi_0 pypi
  torch-scatter 2.1.2+pt23cu121 pypi_0 pypi
  torch-sparse 0.6.18+pt23cu121 pypi_0 pypi
  torch-spline-conv 1.2.2+pt23cu121 pypi_0 pypi
  torchaudio 2.3.0 py312_cu121 pytorch
  torchdiffeq 0.2.2 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
  torchmetrics 1.4.0.post0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
  pyg-lib 0.4.0+pt23cu121 pypi_0 pypi
  pyg-nightly 2.6.0.dev20240710 pypi_0 pypi
  pygments 2.15.1 py312h06a4308_1 defaults

结果

我使用 pip 安装的 pyg-nightly 环境会要求再使用 pip 安装一次 torch_geometric：

pip install pygcl --dry-run
Collecting pygcl
...
Would install PyGCL-0.1.2 torch_geometric-2.5.3