重点：1.一定要在创建虚拟环境的时候设置好python版本。2.一定要先确定使用1.X还是2.X的pyg库，二者不兼容。3.一定要将cuda、torch、pyg之间的版本对应好。所以，先确定pyg版本，再确定torch和cuda的版本。

结论：如果在ubuntu上安装python=3.7，torch=1.7.0，cuda=11.0，pyg=1.7.2，只用四行代码。

1）创建虚拟环境conda create -n <evn name> python==3.7

2）安装torch、torchvision、torchaudio、cudatoolkit
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0

3）安装scatter、sparse、cluster、spline_conv
pip install torch_scatter-2.0.5-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_sparse-0.6.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_spline_conv-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

4）安装pyg，如果要安装2.X版本的可以不加版本号
pip install torch-geometric==1.7.2

-----------------------------手动分割线，下面内容分析了怎么老是安装出错，下次再安装的时候来看看，内容有点乱----------------------------------

安装torch-geometric（pyg）的坑

踩坑一：无需自行安装CUDA，安装torch-gpu时，安装相应的cudatoolkit就可以了。所以nvcc -V找不到cuda版本时没关系。

踩坑二：没有先确定pyg的版本。还有就是pip install torch-geometric的时候没有加上版本号。这两种情况都会报错 RuntimeError: The ‘data’ object was created by an older version of PyG. If this error occurred while loading an already existing dataset, remove the ‘processed/’ directory in the dataset’s root folder and try again.
原因是跑人家的代码中pyg版本与你安装的版本不匹配，看一下别人的代码有没有说明pyg的版本。pip install torch-geometric安装的是2.X版本的。所以要先确定安装1.X还是2.X的torch-geometric。比如，你跑别人的代码别人用的是1.X的pyg，而你自己下载的是2.X版本的pyg，就会报上面的错误。也可以不降低pyg版本，对data进行修改

踩坑三：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device.
原因是显卡和CUDA算力不匹配。第一次配环境的时候随便装了一个版本cudatoolkit=10.2，我的显卡的算力是80，cuda10.2最大算力是75，所以报下面的错误。
点这里查看显卡算力，点这里查看CUDA算力

报错的意思是当前GPU的算力与当前版本Pytorch依赖的CUDA算力不匹配（A100算力为8.0，而当前版本的pytorch依赖的CUDA算力仅支持3.7，5.0，6.0，7.0, 7.5）

那么怎么确定安装哪个版本的cuda？
nvidia-smi先看一下自己显卡支持的最大cuda版本（安装的cudatoolkit<=右上角的CUDA Version即可，但是这里还有个坑，目前还是不能确定到底用哪个版本的cuda），我的cuda最高版本不能超过11.4，但是如果觉得最高版本也太低的话，可以去下载新的驱动。

再参考下面这张表，比如我的显卡的算力是80，所以我安装的11.0<= cudatoolkit <=11.4

确定python、pyg、pytorch、cuda版本对应的思路

安装pyg之前要确定好python、pyg、pytorch、cuda的版本。我已经确定了python=3.7，pyg=1.X，11.0<=cuda<=11.4。
然后这四个网址要来回看。
地址1：pytorch历史版本对应
地址2：pytorch的wheel文件下载地址
地址3：pyg依赖包的wheel文件下载地址
地址4：pyg官方文档

• step1：已经确定了pyg是1.X，去地址4找一下torch和cuda对应的版本。
  这有pyg的各种版本。（地址4点进去之后左下角绿色的地方，可以点开所有1.X版本的都看看）
  

下面是1.7.2版本的pyg官方文档，要求python<3.9（我的python3.7，满足要求）

CUDA version包括(cpu、cu92、cu101、cu102、cu110、cu111)
1.4.0<= torch <= 1.9.0
所以11.0<= cudatoolkit <=11.1，对于我的显卡，cuda的版本只能选择110或者111，现在就又缩小了cuda的范围。然后确定torch的版本。

• step2：点地址2查看torch的版本
  
  cuda=110的话，torch只有1.7.0和1.7.1
  cuda=111的话，torch从1.8.0到1.10.1都有（没放图，可以点地址2看一下）
  所以：torch=1.7.0/1.7.1-cu110 或者 1.8.0<=torch<=1.10.1 -cu111

• step3：安装pyg之前，还要安装pyg的四个依赖包scatter、sparse、cluster、spline_conv，但是对我来说安装wheel文件最好用，比较推荐wheel安装pyg的依赖包。
  点开地址3看一下有没有torch-cu110=1.7.0/1.7.1 或者 1.8.0<=torch-cu111<=1.10.1的组合，这里面都是pyg依赖包的wheel文件。（点进去之后可以看到要安装pyg的依赖包要求torch最低是1.4）有torch-1.7.0/1.7.1-cu110 也有torch-1.8.0<=torch<=1.10.1 -cu111，所以可以安装torch=1.70，cuda=11.0。
  

安装pyg只需四行代码

• 首先新建虚拟环境，加上python版本
  conda create -n <evn name> python==3.7
• 安装torch-1.7.0+cu110
  方法一：pytorch官网安装
  进入地址1找到cuda=11.0对应的torch、torchvision和torchaudio版本。
  
  不要加-c pytorch，否则有可能是cpu版本的torch，而且安装得会快一点。
  conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0
  方法二：如果conda安装不了这几个包的话，点地址2找到这几个包对应的版本下载其wheel文件。然后在终端进入下载的文件夹内，pip install XXX.whl
  我用的方法一，发现torchaudio不是gpu版本的，然后去地址2也找了一下，确实没有torchaudio-cu110，不过不影响我跑代码，不知道后面会不会有问题。
  

测试torch-gpu是否安装成功，true说明安装成功，cuda可用，cuda的版本是11.0，torch的版本是1.7.0+cu110。（安装了cudatoolkit，所以不用自己安装CUDA。）

• 安装pyg的四个依赖包
  点地址3进入torch-1.7.0+cu110
  
  进入之后在这个页面里下载cp37-linux（python、OS根据自己情况选择）的scatter、sparse、cluster、spline_conv这四个wheel文件。
  
  终端进入下载好的wheel的文件夹里，pip安装。
  pip install torch_scatter-2.0.5-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_sparse-0.6.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_cluster-1.5.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torch_spline_conv-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
• 安装pyg=1.7.2，一定要加上版本号，否则默认安装2.X，当然也可以安装2.X版本，只不过要和torch、cuda、python版本要对应好。
  pip install torch-geometric==1.7.2（会自动安装依赖scikit-learn pandas networkx）

测试：没报错就说明安装pyg成功了