环境说明：

• 环境：ubuntus 16（缺少关键文件因此必须不安装pytorch_spline_conv)
• 显卡：rtx3090ti
• cuda：11.3
• anaconda：忘了，无所谓
• python:3.6 (虚拟环境）

终端核心指令：

# 新建一个虚拟环境
conda create -n <name>

# 激活环境
conda activate <name>

# 使用pip安装 torch-1.10.0+cu113 torchaudio-0.10.0+cu113 torchvision-0.11.0+cu113
pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

# 使用pip安装 torch-geometric
pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu113.html

# 如果ubuntu版本>=18，安装 torch-geometric用下面的
pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu113.html

分析及解释：

• 效果：无需自己指定channel，因此安装速度快且pip不用检查环境，半小时内能完成环境配置。
• 解释1：为什么使用pip安装torch不用conda？最关键的原因在于使用conda镜像安装torch时，极有可能指令正确（指定安装gpu版本）但系统安装cpu版本。
• 解释2：为什么按上述流程不能安装pytorch_spline_conv？因为ubuntu 版本低于18时系统缺少关键文件'GLIBC_2.27'，ubuntu版本>=18时不会缺少该文件。
• 弊端：没有安装pytorch_spline_conv，无法在PyTorch中实现基于样条的SplineCNN卷积运算符。

代码源头：

• PyTorch
• Installation — pytorch_geometric 2.0.5 documentation (pytorch-geometric.readthedocs.io)
• 虽然参考了很多文章，但由于我更加流程化，而且本文位笔记性质，就不再列出