想要玩转PyG（PyTorch Geometric）吗？这篇安装指南助你一臂之力！📚无论是使用GPU加速的CUDA版本，还是更通用的CPU版本，都能轻松搞定。
首先，确保你的环境已准备好。CUDA版本适合拥有NVIDIA显卡的用户，可以大幅提升计算效率。运行`nvidia-smi`检查显卡状态，接着安装对应版本的CUDA Toolkit。记得同步安装cuDNN哦！ NVIDIA的加持会让模型训练飞起来⚡。
对于没有GPU的小伙伴，CPU版本同样强大！只需在安装PyG时跳过CUDA相关依赖即可。使用pip安装命令`pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-geometric`，简单快捷。
最后，别忘了测试安装是否成功。运行一段小代码，观察是否有流畅的输出结果。如果遇到问题，社区文档和论坛是你的好帮手🔍。
选择适合自己的版本，让PyG成为数据分析和图神经网络探索的利器吧！🚀