写在开头，做了整整三年的多组学数据分析，各种模式动物、组织、细胞系的各种组学数据，该怎么串联成我的论文？就是我要开启深度学习小白模式了。

万种流程先从环境配置开始，先说说环境，其实当家的有多GPU超大集群，因为他们真在攻克图像识别，所有节点都是满的，把我打发到了一个小的服务器上干活（这个就是基本环境了，CentOS7，CPU 无图形化界面的一个老服务器）。

发现很多分享安装的宝宝都是有GPU的，而且一个conda啥的都能解决，大概是我的环境和一些镜像限制吧（我所在机构很多网站是访问不了的），就只能conda\pip，自备镜像下载流程分享如下：

1、conda创建专属的pytorch运行环境

        

conda create -n pytorch python=3.8

conda activate pytorch

2、torch下载安装，最新官网的pytorch已经到了1.13.XX，反正很新了，各位宝宝也可以自己登录官网检索查看：

        Start Locally | PyTorch

其实官网还是很贴心的，只有CPU的各系统安装命令都给出了：

根据实际情况选择

 我没有用官方命令是因为，我服务器真的很老，不清楚最新版能否顶得住。。。

tips：网传说1.8.1版本很坑，也有人说他们带有.1的版本都很坑，我也不太清楚，就安装了个最稳定的版本，我的命令：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这里头虽然都安装成功了，但是因为没有cuda，所以查看cuda版本是报错的

3、torch_geometric pip 本地安装

pytorch安装好了，还得进行 torch_geometric安装

对，网上很多conda安装，或者pip直接安装。。。我，，，都试了，完了都失败了，所以就只好自行下载whl文件，pip本地安装了。

Pytorch官方链接：https://pytorch-geometric.com/whl/

根据上面查询的版本进行对应链接

https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0%2Bcpu.html

https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0%2Bcpu.html

我的Python版本是3.8.1，下载自己对应Python、系统的whl文件：

 下载下的文件列表（自己找个文件夹丢进去就好）

4、安装命令：

 cd 到whl存放文件夹
 pip install torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
 pip install torch_scatter-2.0.6-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
 pip install torch_sparse-0.6.10-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
 pip install torch_spline_conv-1.2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
 pip install torch-geometric

至此。。。就安装好了，强调一遍，打算自己下载whl，就一定要下载对应python、对应系统对应版本的文件，否则根本安装不上，报错也很简单：

ERROR: torch_scatter-2.0.7-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
是的，我刚开始下载了python3.7的了