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RockyLinux图神经网络部署（手把手教你搭建GNN深度学习环境）

主机测评网
RockyLinux
2025-12-15
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随着人工智能的发展，图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）在社交网络分析、推荐系统、药物发现等领域展现出巨大潜力。本文将面向初学者，详细介绍如何在 RockyLinux 系统上部署图神经网络环境。无论你是刚接触深度学习的小白，还是希望将 GNN 应用于生产环境的开发者，这篇RockyLinux 图神经网络部署教程都能为你提供清晰的指引。

为什么选择 RockyLinux？

RockyLinux 是一个由社区驱动、与 RHEL（Red Hat Enterprise Linux）100% 兼容的企业级 Linux 发行版。它稳定、安全、长期支持，非常适合用于部署生产级的深度学习应用，包括 GNN 部署教程中涉及的各种组件。

准备工作：系统要求与依赖

在开始之前，请确保你的服务器或本地机器满足以下条件：

RockyLinux 8 或 9（本教程以 RockyLinux 9 为例）
至少 4GB 内存（建议 8GB 以上）
Python 3.8+（推荐使用 Python 3.9 或 3.10）
可选：NVIDIA GPU + CUDA 驱动（如需 GPU 加速）

RockyLinux图神经网络部署（手把手教你搭建GNN深度学习环境） RockyLinux 图神经网络部署 GNN 部署教程深度学习环境图神经网络入门指南第1张

步骤一：更新系统并安装基础工具

首先，通过 SSH 登录你的 RockyLinux 服务器，并执行以下命令更新系统：

sudo dnf update -ysudo dnf install -y python3 python3-pip python3-devel gcc gcc-c++ make git

步骤二：创建 Python 虚拟环境

为避免依赖冲突，建议使用虚拟环境：

python3 -m venv gnn_envsource gnn_env/bin/activatepip install --upgrade pip

步骤三：安装 PyTorch 和 PyG（PyTorch Geometric）

PyTorch Geometric（简称 PyG）是目前最流行的图神经网络库之一。我们先安装 PyTorch，再安装 PyG。

1. 安装 PyTorch（CPU 版本）：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

如果你有 NVIDIA GPU 并已安装 CUDA 驱动，可安装 GPU 版本（以 CUDA 11.8 为例）：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2. 安装 PyG 及其依赖：

pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.1.0+cpu.htmlpip install torch-geometric

注意：请根据你安装的 PyTorch 版本调整 PyG 的 wheel 链接。可在 PyG 官方页面查找对应版本。

步骤四：验证安装

创建一个简单的测试脚本 test_gnn.py：

import torchfrom torch_geometric.data import Data# 创建一个简单的图：2 个节点，1 条边edge_index = torch.tensor([[0, 1],                          [1, 0]], dtype=torch.long)x = torch.tensor([[-1], [1]], dtype=torch.float)data = Data(x=x, edge_index=edge_index)print("图数据创建成功！")print(data)

运行该脚本：