torch_geometric、torch_scatter、torch_sparse等包的安装
PyG （PyTorch Geometric）
PyG GitHub地址：
PyTorch Geometric (PyG) 是基于 PyTorch 的一个深度学习库，专门用于处理图数据和构建图神经网络 (GNN)。它提供了一系列灵活且高效的工具，用于处理结构化数据（如图、点云、知识图谱等），在 推荐系统、分子图建模、社交网络分析 和 图分类/回归 等任务中广泛应用。
通过 Conda 安装
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PyTorch Scatter
PyTorch Scatter GitHub 地址：
rusty1s/pytorch_scatter：优化 Scatter 操作的 PyTorch 扩展库 (github.com)
PyTorch Scatter 是一个 PyTorch 的扩展库，专门设计用于 稀疏数据处理 和 高效聚合操作（scatter-reduce 操作）。它提供了许多针对稀疏张量和稀疏数据计算的高级函数，广泛用于图神经网络 (GNN)、推荐系统和其他需要高效稀疏计算的领域。
PyTorch Scatter 的核心功能是高效实现类似 scatter_
的操作，但它提供了更多的功能和灵活性，尤其是在聚合和操作稀疏数据时的性能优化。
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PyTorch Sparse
PyTorch Sparse GitHub地址：
rusty1s/pytorch_sparse： 优化的 Autograd 稀疏矩阵运算的 PyTorch 扩展库 (github.com)
PyTorch Sparse 是一个用于处理稀疏张量操作的扩展库，专门设计用于高效处理稀疏数据。稀疏张量广泛应用于图神经网络 (GNN)、矩阵分解、大规模推荐系统、自然语言处理等需要高效稀疏矩阵计算的场景。
在 PyTorch 中，torch.sparse
提供了内置的稀疏张量支持，但功能较为基础。而 PyTorch
Sparse（torch_sparse 模块，通常作为 PyTorch
Geometric 的依赖之一）提供了更高级和高效的稀疏操作。
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PyTorch Cluster
PyTorch Cluster 是 PyTorch Geometric 生态系统中的一个扩展库，专注于高效实现 聚类操作 和 空间邻域搜索。它提供了一系列针对稀疏数据、高维空间聚类与近邻搜索的操作，适用于图神经网络（GNN）和其他需要高效聚类的场景。
PyTorch Cluster 通常与 PyTorch Geometric 和 PyTorch Sparse 一起使用，用于构建和优化基于图的神经网络模型。
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