torch、torch-scatter、torch-sparse版本依赖问题

在安装pprgo(pytorch)环境时，出现torch、torch-scatter、torch-sparse版本不匹配的问题，setup.py如下：

from setuptools import setup

install_requires = [
        "numpy",
        "scipy>=1.3",
        "numba>=0.49",
#        "torch",
#        "torch-scatter",
#        "torch-sparse",
        "scikit-learn",
        "sacred",
        "seml"
]

setup(
        name='pprgo_pytorch',
        version='1.0',
        description='PPRGo model in PyTorch, from "Scaling Graph Neural Networks with Approximate PageRank"',
        author='Aleksandar Bojchevski, Johannes Gasteiger, Bryan Perozzi, Amol Kapoor, Martin Blais, Benedek Rózemberczki, Michal Lukasik, Stephan Günnemann',
        author_email='a.bojchevski@in.tum.de, j.gasteiger@in.tum.de',
        packages=['pprgo'],
        install_requires=install_requires,
        zip_safe=False
)

手动注释掉torch、torch-scatter、torch-sparse

经过查询发现torch-scatter、torch-spare依赖于torch库，所以必须要版本对应！！！

1.查询cuda版本，下载对应的torch库

linux下输入nvcc- V，返回对应的cuda版本

cuda_version == 10.1

访问pytorc官网https://pytorch.org/

选择想要下载的torch版本，我这里选择的是1.7.0版本

找到torch(1.7.0)、cuda10.1对应的下载命令，此处只需要下载torch，因此输入以下命令

pip install torch==1.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

完成后，查看确认torch版本

2.下载对应版本的torch_scatter、torch_sparse

https://pytorch-geometric.com/whl/

找到对应torch及cuda版本下

torch-1.7.0+cu101版本下对应的有torch_cluster、torch_scatter、torch_sparse、torch_spline_conv四个与之版本依赖的库，cp36代表所对应的python版本为3.6，分别有对应的linux、windows版本

e.g.我的python版本为3.6，torch-1.7.0+cu101，选择对应的torch_scatter、torch_sparse如上图标红框所示。

3.安装.whl文件

命令行中直接:

pip install 下载的whl文件所在路径

(或者切换到下载好的.whl文件目录下直接pip install + 文件名)

完成安装！