文章目录

• 1. 问题描述
• 2. 解决步骤
• • 2.1 卸载默认环境
  • 2.2 安装合适版本
  • 2。3 安装PyG
  • 2.4 提取安装缓存wheel文件
  • 2.5 安装压缩包中的whl文件

1. 问题描述

虽然可以直接使用pip下载安装，但是Kaggle的BUG导致有些库在线安装时很慢。

以PyG为例，在线安装往往需要30-60分钟左右，而如果将需要的wheel文件上传到Kaggle，使用本地安装，大约1分钟就可以安装完成。

2. 解决步骤

2.1 卸载默认环境

首先，pyg对于torch和cuda的版本都是有要求的，然鹅kaggle的默认环境不支持pyg，因此先卸载kaggle自带的torch

pip uninstall torch torchvision torchaudio --y

2.2 安装合适版本

安装torch，推荐版本为1.12.1-cu113

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

2。3 安装PyG

安装pyg

第一次先开启kaggle 的GPU加速，然后运行

pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv torch_geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cu113.html

等待很久之后显示安装成功

测试一下，输出Data(edge_index=[2, 4], x=[3, 1])即为安装成功

import torch
from torch_geometric.data import Dataedge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],[1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long)
x = torch.tensor([[-1], [0], [1]], dtype=torch.float)data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
print(data)

2.4 提取安装缓存wheel文件

创建保存目录

import os
os.mkdir('files')

复制文件到输出文件夹，此时就可以在output中下载了

!cp -r  ~/.cache/pip/wheels/*/*/*/*/*.whl /kaggle/working

下载完成后将这几个whl文件放到一个文件夹里，再下载下面两个whl文件（点击就会下载）

• pyg_lib
• torch_sparse

将上面下载的所有6个whl文件压缩成一个压缩包，在kaggle中创建一个数据集，将该压缩包上传上去

在需要使用pyg的notebook在添加该压缩包即可

2.5 安装压缩包中的whl文件

!pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv torch_geometric --no-index --find-links=file:///kaggle/input/pyg-packages-torch1121-cu113/pyg-packages

也可以直接使用我的数据集，名字是pyg-packages-torch1.12.1+cu113