安装过程

安装包管理器anaconda

如无特殊需求，直接安装最新版即可，安装后自带python。
下载地址：https://www.anaconda.com/
一路next即可，可以更改安装路径，安装完成后需要设置系统环境变量。
Anaconda安装路径
Anaconda安装路径\Scripts
Anaconda安装路径\Library\bin
安装完成后测试是否安装成功：
打开cmd，输入“conda --version”，显示版本。
输入python，进入python编译环境，即为成功。

安装pycharm

下载最新版即可。
下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/
学生和老师可以申请教育优惠，免费试用专业版本。
申请可在下载安装完成进入软件，弹出账户信息时进行。
安装一路next即可，可以更改安装路径。此处可选：

安装cuda

打开cmd，输入nvidia-smi查看自己显卡对应的cuda版本。
下载地址： https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive
选择对应的版本下载。
自定义只选第一个cuda即可。
其他一路next，可以更改安装路径。
验证cuda是否安装成功：
cmd输入nvcc -V，显示版本即可。

安装cudnn

下载地址：https://developer.nvidia.cn/cudnn
按照官网给出的对应的cuda版本下载即可。
下载需要注册会员，注册完成即可下载。
下载后解压，文件夹重命名为cudnn，复制到cuda安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1下即可，或者也可以将cudnn文件夹下的三个文件夹替换此处文件夹。
验证是否安装成功：
进入cuda安装路径下，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite，选择deviceQuery.exe文件，拖入cmd，运行，成功，选择bandwidthTest.exe文件，拖入cmd，运行，成功，即可。

安装tensorflow-gpu

可以在官网查看相关信息：https://tensorflow.google.cn/install/gpu?hl=zh-cn
pip不能直接安装tensorflow-gpu。可用以下两种方法：
1.手动下载tensorflow gpu版本文件：tensorflow_gpu-xxx.whl
下载完成后，打开cmd，切换到安装文件目录，输入:pip install tensorflow_gpu-xxx.whl，即可成功安装。
2.输入pip命令pip install tensorflow-gpu==2.8.0 --default-timeout=100 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
可以从镜像网站下载，如清华镜像https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/
测试tensorflow2是否安装成功：
按照上图运行即可在我第一次运行时，就报错了，显示
TypeError: Descriptors cannot not be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:

Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).
这里只需要pip install protobuf==3.19.0即可，其他问题也可根据报错信息进行修改。

安装pytorch-gpu

选择与安装python，cuda版本对应的torch文件下载安装即可。
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torch torchvision 下载完成后，打开cmd，输入pip install 文件名，回车运行即可。
测试pytorch-gpu是否安装成功：
其他torch的whl如spline，sparse，scatter，cluster可以在https://pytorch-geometric.com/whl/下载。
最后pip install torch-geometric即可。