正常步骤：

1.在安装前要检查电脑的上的torch和cuda版本

import torch; print(torch.__version__)检查torch版本；

import torch; print(torch.version.cuda)检查cuda版本；

2.检查完后，可以按照官网上的步骤直接用pip或者conda的命令进行安装；

（Installation — pytorch_geometric documentation (pytorch-geometric.readthedocs.io)）

下面的步骤只是针对不能正常安装或者是在官网上下载不了whl的用户

首先是根据官网上的步骤安装不成功的用户，可以根据（https://data.pyg.org/whl/）这个网址上找到自己对应的版本；

Eg：

其次就是对其进行安装，安装顺序为：

1.torch-scatter  2.torch-sparse  3.torch-cluster  4.torch-spline-conv  5.torch-geometric

其中1-4的步骤是利用离线的安装包在本地进行安装，命令为 pip install +本地的路径+文件名称，最后一个安装包是利用镜像源下载，命令为 pip install torch-geometric +镜像源；到此本次的安装就全部结束。

Ps：

    镜像源：

-i   https://pypi.doubanio.com/simple

https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1. 在https://data.pyg.org/whl/这个网站上下载的时候要用到（梯子）
2. 在安装完毕后可以用下面的这段代码进行测试一下，（这个代码就是调用gcn的一个代码）

import torch

from torch_geometric.nn import MessagePassing

from torch_geometric.utils import add_self_loops, degree



class GCNConv(MessagePassing):

    def __init__(self, in_channels, out_channels):

        super(GCNConv, self).__init__(aggr='add')  

        self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels)



    def forward(self, x, edge_index):  

        edge_index, _ = add_self_loops(edge_index, num_nodes=x.size(0))

        x = self.lin(x)

        return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=x)



    def message(self, x_j, edge_index, size):

        row, col = edge_index

        deg = degree(row, size[0], dtype=x_j.dtype)

        deg_inv_sqrt = deg.pow(-0.5)

        norm = deg_inv_sqrt[row] * deg_inv_sqrt[col]

        return norm.view(-1, 1) * x_j



    def update(self, aggr_out):

        return aggr_out

        

if __name__ == '__main__':

    # 假设图节点属性向量的维度为16，图卷积出来的节点特征表示向量维度为32

    conv = GCNConv(16, 32)

    x = torch.randn(5, 16)

    print(x.shape)

    edge_index = [

        [0, 1, 1, 2, 1, 3],

        [1, 0, 2, 1, 3, 1]

    ]

    edge_index = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long)

    output = conv(x, edge_index)

    print(output.shape)

    print(output.data)