报错from torch_geometric.data import DataLoader，应该怎么解决

<think>我们正在创建一个新的conda虚拟环境，并在其中安装所需的包：pytorch, pytorch-geometric, rdkit, pandas, numpy, scikit-learn。 由于这些包中有些（如pytorch和pytorch-geometric）需要特定版本的兼容性，我们将按照官方推荐的方式安装。 步骤： 1. 创建conda虚拟环境（例如名为myenv，可以自定义） 2. 激活环境 3. 安装基础包：pandas, numpy, scikit-learn（这些通常可以直接通过conda安装） 4. 安装PyTorch：根据系统（Linux、Windows或macOS）以及是否有GPU，选择对应的版本。这里我们以PyTorch官网的最新推荐命令为准。 5. 安装PyTorch Geometric（PyG）：PyG的安装需要一些额外的依赖，并且需要与PyTorch版本匹配。 6. 安装RDKit：RDKit是一个用于化学信息学的库，可以通过conda安装。 注意：由于PyTorch Geometric需要安装torch-scatter, torch-sparse, torch-cluster, torch-spline-conv等，我们将按照PyG官方文档的说明进行安装。 具体命令如下： 首先，创建环境（这里以Python3.8为例，可以根据需要更改）： conda create -n myenv python=3.8 激活环境： conda activate myenv 然后，安装PyTorch。请访问PyTorch官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）获取适合你系统的安装命令。例如，对于Linux系统且使用CUDA 11.3： conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 如果没有GPU，可以使用CPU版本： conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 接下来，安装PyTorch Geometric。根据PyG官方文档（https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html），我们需要先安装一些依赖库，然后安装PyG本身。 注意：PyG的版本需要与PyTorch和CUDA版本（如果有）匹配。 例如，对于PyTorch 1.10.0和CUDA 11.3，可以使用以下命令安装PyG的依赖： pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu113.html 然后安装PyG： pip install torch-geometric 另外，也可以使用conda安装（但可能版本更新不如pip及时）： conda install -c pyg -c conda-forge pyg 安装RDKit： conda install -c conda-forge rdkit 安装其他科学计算包： conda install pandas numpy scikit-learn 但是，请注意，由于PyTorch Geometric的依赖可能较多，且版本要求严格，建议按照官方文档的推荐方式安装。 为了确保兼容性，我们可以先安装PyTorch，然后根据PyTorch的版本去安装对应的PyG依赖。 下面是一个完整的安装脚本示例（假设使用Linux系统，有GPU，CUDA11.3，PyTorch1.10.0）： 注意：请根据你的实际情况调整CUDA版本和PyTorch版本。 步骤： 1. 创建环境 2. 激活环境 3. 安装PyTorch（带CUDA11.3） 4. 安装PyG的依赖和PyG 5. 安装RDKit、pandas、numpy、scikit-learn 具体命令： ```bash conda create -n myenv python=3.8 -y conda activate myenv conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu113.html conda install -c conda-forge rdkit pandas numpy scikit-learn -y ``` 注意：上述命令中，PyTorch的版本和CUDA版本需要匹配，并且PyG的依赖链接也要对应（torch-1.10.0+cu113）。如果你的PyTorch版本或CUDA版本不同，请相应调整。 如果没有GPU，则安装CPU版本的PyTorch，然后安装对应CPU版本的PyG依赖： ```bash conda create -n myenv python=3.8 -y conda activate myenv conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch -y pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cpu.html conda install -c conda-forge rdkit pandas numpy scikit-learn -y ``` 注意：PyG依赖的链接中，torch-1.10.0+cpu表示CPU版本。 另外，由于网络原因，可能会遇到下载慢的问题，可以考虑使用国内镜像源（如清华源）进行conda安装，或者使用pip时加上`-i`参数指定国内源。 但是，请注意PyG的依赖包（如torch-scatter等）的安装链接是固定的，可能需要直接使用官方提供的链接，国内镜像可能没有同步这些包。如果下载慢，可以尝试使用代理或者手动下载wheel文件安装。 最后，验证安装： 激活环境后，启动Python，尝试导入这些包： ```python import torch import torch_geometric import rdkit import pandas as pd import numpy as np import sklearn ``` 如果没有报错，则安装成功。 注意：PyTorch Geometric的安装可能会因为系统环境、PyTorch版本、CUDA版本等因素而复杂，如果遇到问题，请参考PyG官方安装文档进行排查。 由于安装过程可能因环境而异，以上提供的是一个通用的指导。</think>### 在Conda虚拟环境中安装所需库的完整指南 要在Conda虚拟环境中正确安装PyTorch、PyTorch Geometric、RDKit等库，请按照以下步骤操作： #### 1. 创建并激活Conda虚拟环境 ```bash conda create -n my_env python=3.9 # 创建名为my_env的环境 conda activate my_env # 激活环境 ``` **说明**：建议使用Python 3.8或3.9版本，这些版本与PyTorch Geometric兼容性最佳[^1]。 #### 2. 安装PyTorch（根据硬件选择命令） ```bash # 有NVIDIA GPU的用户（CUDA 11.3版本） conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 仅CPU版本 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` **验证**：`python -c "import torch; print(torch.__version__)"` #### 3. 安装PyTorch Geometric及其依赖 ```bash # 安装依赖库 conda install -c pyg pyg-lib -y # 安装主要组件（根据PyTorch和CUDA版本选择） pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH}+${CUDA}.html pip install torch-geometric ``` **注意**：将`${TORCH}`替换为PyTorch版本（如1.12.0），`${CUDA}`替换为cu113或cpu[^2]。 #### 4. 安装RDKit和其他科学计算库 ```bash conda install -c conda-forge rdkit pandas numpy scikit-learn -y ``` **验证**：`python -c "from rdkit import Chem; import pandas as pd"` #### 5. 完整安装命令示例（CPU版本） ```bash conda create -n chem_ml python=3.9 -y conda activate chem_ml conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch -y conda install -c pyg pyg-lib -y pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0+cpu.html pip install torch-geometric conda install -c conda-forge rdkit pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn -y ``` #### 常见问题解决 1. **版本冲突**：确保所有包的版本兼容，特别是PyTorch和PyG 2. **安装失败**：尝试先安装`pyg-lib`再安装其他组件 3. **RDKit导入错误**：使用`conda-forge`通道安装更稳定 4. **CUDA不匹配**：通过`nvcc --version`确认CUDA版本 #### 验证安装 创建`test.py`文件： ```python import torch import torch_geometric from rdkit import Chem import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets print("PyTorch版本:", torch.__version__) print("PyG版本:", torch_geometric.__version__) print("RDKit版本:", Chem.__version__) ``` 运行：`python test.py` [^1]: PyTorch Geometric官方推荐使用Python 3.8+环境 [^2]: PyG官方安装指南要求严格匹配PyTorch和CUDA版本

<think>好的，我现在遇到了在使用PyTorch Geometric加载PPI数据集时出现的TypeError错误，错误信息是“'weights_only' is an invalid keyword argument for Unpickler”。我需要解决这个问题，但首先我得弄清楚为什么会发生这个错误。 首先，我需要回忆一下PyTorch Geometric（PyG）的数据集加载机制。通常，PyG使用Dataset类来加载数据集，可能涉及数据的下载、处理和缓存。PPI数据集可能存储为某种格式的文件，比如使用Python的pickle模块序列化的文件。当加载这些文件时，会用到pickle.Unpickler来反序列化数据。 接下来，错误提示提到“weights_only”参数无效。这个参数可能与pickle模块的安全限制有关。我记得在Python 3.8之后，pickle模块引入了安全措施，防止执行任意代码。当反序列化不可信数据时，可能需要设置“weights_only=True”来限制只加载简单的数据类型。但错误提示说这个参数对Unpickler无效，这说明在某个地方可能错误地传递了这个参数。 我需要检查PyG的源代码，看看他们是如何加载数据集的。根据用户提供的引用[^1]，PyG定义了一些自定义类型，比如Adj和OptTensor，但更关键的是，可能在数据加载过程中使用了pickle。例如，在加载保存的数据时，可能调用了pickle.load()函数，并传递了某些参数。 检查Python的pickle模块文档发现，unpickler的构造函数确实没有“weights_only”参数。这个参数可能是在更高版本的Python中引入的，或者被错误地传递给了Unpickler。例如，可能在PyG的某个版本中，尝试使用“weights_only”参数来增强安全性，但该参数在用户当前的Python环境中不可用。 现在，我需要确定用户使用的Python版本。如果用户使用的是Python 3.8之前的版本，那么“weights_only”参数可能不存在，因为该参数是在Python 3.8中添加的。或者，用户可能使用的是PyTorch或PyG的某个版本，其中调用了pickle.load()并错误地传递了这个参数。 可能的解决方案包括： 1. 更新Python版本到3.8或更高，以支持“weights_only”参数。但需要确认PyG是否要求这个参数存在。 2. 修改PyG的源代码，移除对“weights_only”参数的传递。例如，在加载pickle文件时，可能有一个调用类似pickle.load(file, weights_only=True)，需要将其改为不使用该参数，或者根据Python版本进行条件判断。 3. 检查PyG的GitHub仓库是否有相关的issue或修复。可能这个问题已经被社区发现并修复，升级到最新版本的PyG可能解决问题。 4. 检查PyTorch版本是否与PyG兼容。有时版本不匹配会导致类似的错误。 另外，用户提到的错误是在加载PPI数据集时出现的，可能需要查看具体的数据加载代码。例如，PPI数据集可能以某种格式保存，而加载时使用了过时的参数。 假设用户使用的是较旧的Python版本，而PyG的新版本开始使用“weights_only”参数，那么升级Python可能有效。或者，如果PyG的某个版本引入了这个参数，但用户的环境不支持，降级PyG到兼容的版本可能也是解决办法。 此外，用户可能需要手动修改PyG的代码，找到触发pickle.Unpickler的地方，并移除“weights_only”参数。例如，在PyG的数据集处理代码中，可能有一个地方调用了pickle.Unpickler并传递了这个参数，导致错误。找到该处并删除该参数即可。 总结可能的解决步骤： 1. 确认Python版本是否为3.8+，如果是较低版本，考虑升级。 2. 升级PyTorch Geometric到最新版本，查看是否已修复该问题。 3. 如果无法升级Python或PyG，手动修改PyG的源代码，移除对“weights_only”参数的使用。 4. 检查PyG的GitHub仓库的issues和pull requests，寻找相关讨论和解决方案。 例如，在用户提供的引用中提到的typing.py文件可能不是直接相关的，但可能需要检查与数据加载相关的其他文件，如data_loader.py或dataset.py，查找涉及pickle.load()或Unpickler的部分。 假设在PyG的某个数据加载模块中有类似以下的代码： ```python with open(path, 'rb') as f: data = pickle.load(f, weights_only=True) ``` 但在Python <3.8中，这会导致错误，因为“weights_only”参数不存在。因此，修改为： ```python with open(path, 'rb') as f: if sys.version_info >= (3, 8): data = pickle.load(f, weights_only=True) else: data = pickle.load(f) ``` 这样可以根据Python版本动态处理参数。如果PyG尚未应用此修复，用户可能需要手动应用此修改。 因此，解决方案可能涉及升级环境或修改库代码。如果用户无法升级Python，可能需要手动调整PyG的代码，或者回退到旧版本的PyG，该版本尚未引入“weights_only”参数。</think>在加载PPI数据集时出现`TypeError: 'weights_only' is an invalid keyword argument for Unpickler`错误，通常是由于Python版本与PyTorch Geometric（PyG）的代码兼容性问题导致。以下是逐步解决方案： --- ### **原因分析** PyG的某些版本在加载数据集时使用了Python 3.8+引入的`pickle.Unpickler(weights_only=True)`参数，而用户当前的Python版本可能低于3.8，导致参数无效。 --- ### **解决方案** #### 1. 升级Python版本（推荐） 将Python升级到**3.8或更高版本**，以支持`weights_only`参数： ```bash conda install python=3.8 # 使用conda # 或 brew update && brew upgrade python # macOS ``` #### 2. 降级PyTorch Geometric版本 如果无法升级Python，可尝试降级PyG到兼容的旧版本： ```bash pip install torch_geometric==2.0.4 # 选择支持低版本Python的PyG ``` #### 3. 手动修改PyG源码 定位到引发错误的代码位置（通常在数据加载逻辑中），移除`weights_only`参数： ```python # 找到类似以下代码（如PyG的dataset.py或io.py）： with open(path, 'rb') as f: data = pickle.load(f, weights_only=True) # 修改为： with open(path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) # 移除weights_only参数 ``` #### 4. 检查PyTorch与PyG版本兼容性 确保PyG与PyTorch版本匹配： ```bash pip install torch==1.12.0 torch_geometric==2.0.4 # 示例组合 ``` --- ### **验证修复** 重新运行加载PPI数据集的代码： ```python from torch_geometric.datasets import PPI dataset = PPI(root='/path/to/data') # 应不再报错 ``` --- ### **总结** 优先升级Python环境，若不可行则通过调整PyG版本或源码解决兼容性问题。 ---