安装pytorch geometric

Windows下配置不成功，编译库失败，转到Ubuntu成功编译。

Windows下配置Pytorch geometric的步骤：

1. 安装vs2017或者2019，安装配置cuda，cudnn
2. 还要装一个vc++14 Build tools，以编译下面的库 Install VC++14 from https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126
3. Install PYG: (Maybe you need to add –user) pip install –verbose –no-cache-dir torch-scatter pip install –verbose –no-cache-dir torch-sparse pip install –verbose –no-cache-dir torch-cluster pip install –verbose –no-cache-dir torch-spline-conv pip install plyfile pip install rdflib pip install torch-geometric

来自 https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric/issues/633

比较顺利，按照步骤一步一步就行。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54389036

介绍一下在google Colab 云Python。。下配置PyG的步骤。

千万不要打开两个 Colab 页面，无法同时执行两个笔记本， 执行另外一个，那另一个笔记本内存全部清空！！！

注册Goole账号，在Google Drive 云盘里新建 Colab文件。

1 安装对应版本CUDA

改为GPU模式

貌似现在Colab自带Cuda了，可以通过!nvcc –version 查看cuda版本。

这里选择cuda9.2为例

12g内存 350g硬盘。。

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

!apt-key add /var/cuda-repo-9-2-local/7fa2af80.pub

!apt-get update

!apt-get install cuda

安装cuda9.2

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

!apt-key add /var/cuda-repo-9-2-local/7fa2af80.pub

!apt-get update

!apt-get install cuda

2 安装Pytorch

安装PyG

$ pip install –verbose –no-cache-dir torch-scatter $ pip install –verbose –no-cache-dir torch-sparse $ pip install –verbose –no-cache-dir torch-cluster $ pip install –verbose –no-cache-dir torch-spline-conv (optional) $ pip install torch-geometric

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-scatter

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-sparse

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-cluster

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-spline-conv

安装torch库的时候，需要用C++编译器编译，对版本要求高，所以windows下很难通过，需要安装对应的编译器版本和CUDA版本。

来自 https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html

无痛安装。。。全程看进度条就可以

下载一下 https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

!git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

运行一个例子：

可以运行，说明安装好啦。然后就可以造了。。

!pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

!pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-scatter

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-sparse

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-cluster

!pip install –verbose –no-cache-dir torch-spline-conv (optional)

!pip install torch-geometric

!git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric.git

这几行就可以装好Pyg了，每次用都要装一次，估计要花个10来分钟。

!git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

下载文件 数据集等

!wget https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/yc-rdata/yoochoose-data.7z

!dir

!7za x yoochoose-data.7z

然后解压， colab的IO性能比较弱，所以解压可能时间比较长

连接谷歌网盘

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools

!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null

!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null

!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse

from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

from oauth2client.client import GoogleCredentials

creds = GoogleCredentials.get_application_default()

import getpass

!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1

grep URL

vcode = getpass.getpass()

!echo {vcode}

google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

# 指定Google Drive云端硬盘的根目录，名为drive

!mkdir -p drive

!google-drive-ocamlfuse drive

复制文件到谷歌网盘

!cp -r /content/processed/yoochoose_click_binary_1M_sess.dataset /content/drive

colab 读入 google drive 的文件

2018年12月16日 11:14:58 code_nie 阅读数 2827

近段时间需要使用google colab训练一些神经网络，但是colab默认是不能读入google drive的数据的，每次都要重新上传，费时费力。所以这篇博客是让colab用户能够使用google drive的工作文件夹

2018年12月亲测有效。

step1

首先需要让colab获得google drive的授权，在google colab里执行如下代码：

!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools !add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null !apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null !apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse from google.colab import auth auth.authenticate_user() from oauth2client.client import GoogleCredentials creds = GoogleCredentials.get_application_default() import getpass !google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL vcode = getpass.getpass() !echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}

执行时会打印一个网址和一个授权码的输入框，此时你需要点击网址，登陆google account，授权colab使用你的google drive，然后系统会分配给你一个授权码，你需要将授权码粘贴到输入框里，回车继续。

若打印出success的信息，说明授权成功。

step 2

执行如下代码：

# 指定Google Drive云端硬盘的根目录，名为drive !mkdir -p drive !google-drive-ocamlfuse drive

此时colab中出现drive的文件夹，里面就是你的google drive的根目录文件

step3

然后更换执行的工作文件夹即可。

import os os.chdir(“drive/Colab Notebooks”)

来自 https://blog.csdn.net/code_nie/article/details/85029074

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