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 Data
edge_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)
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