Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism（GSAT）代码复现的几个坑

源代码地址：GitHub - Graph-COM/GSAT: [ICML 2022] Graph Stochastic Attention (GSAT) for interpretable and generalizable graph learning.

作者十分专业的给出了关键配置的版本要求，但是我在自己的机器上运行仍然出现了错误，特此记录，并希望能给其他同学一些帮助。

以下为本人测试之后可以运行的配置：

python-3.9.16
conda install -y pytorch==1.10.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pytorch-1.10.0
torchvision-0.11.1
cudatoolkit-11.3.1

pip install torch-scatter==2.0.9 torch-sparse== 0.6.13 torch-cluster== 1.6.0 torch-spline-conv==1.2.1 torch-geometric==2.0.3 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.10.0+cu113.html

pip install -r requirements.txt

出现的错误：

1. pip install protobuf==3.20.0                                            //有可能出现版本过高，导致报错
2. AttributeError: Can’t get attribute ‘DataEdgeAttr’         // dataset was processed by an earlier version of PyG.，删除processed文件，再运行一次，
3. AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'         //pip install ogb==1.3.6 ，应该是ogb版本不对导致的
4. DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块的解决方法    //python与pillow的版本不对应，python3.9对应pillow版本大于8.0

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