无法从torch_geometric导入HeteroData的问题求助

报错核心是pyg_lib.ops.index_sort在TorchScript编译时无法被解析，本质是PyTorch与PyTorch Geometric（PyG）及相关依赖的版本严重不兼容：

• 你使用的torch==1.7.1+cu110属于较老版本，而torch-geometric==2.2.0是较新版本，后者依赖的torch-sparse==0.6.17引入了pyg_lib的新特性，但老版本PyTorch的TorchScript无法支持该特性的编译逻辑。

方案1：版本适配（推荐） #

根据PyG官方版本兼容规则，torch==1.7.1+cu110对应的兼容组件版本如下，卸载现有组件后重新安装：

# 卸载现有依赖
pip uninstall -y torch-geometric torch-scatter torch-sparse

# 安装匹配版本
pip install torch-scatter==2.0.6 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.1+cu110.html
pip install torch-sparse==0.6.9 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.7.1+cu110.html
pip install torch-geometric==1.7.2

方案2：临时绕过TorchScript编译 #

若无法更换版本，可修改torch_sparse/utils.py中的index_sort函数，绕过对pyg_lib的调用：
找到文件中该函数的代码，替换为：

def index_sort(inputs, max_value):
    if not torch_sparse.typing.WITH_INDEX_SORT:  # pragma: no cover
        return inputs.sort()
    # 替换原pyg_lib调用为原生sort逻辑
    return inputs.sort()

注意：此方法可能降低部分PyG功能的运行效率，仅作为应急方案。

验证 #

重新执行导入代码：

from torch_geometric.data import HeteroData

无报错则问题解决。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brosea