首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >AI4S图机器学习:DGL图构建接口的PyG替换

AI4S图机器学习:DGL图构建接口的PyG替换

原创
作者头像
Splendid
修改2025-06-16 01:53:46
修改2025-06-16 01:53:46
790
举报

背景介绍

DGL (Deep Graph Learning) 和 PyG (Pytorch Geometric) 是两个主流的图神经网络库,它们在API设计和底层实现上有一定差异,在不同场景下,研究人员会使用不同的依赖库,有的加速卡对PyG图机器学习库的支持亲和度更高,因此有些时候需要做DGL接口的PyG替换。

SE3Transformer在RFdiffusion蛋白质设计模型中(GitHub - RosettaCommons/RFdiffusion: Code for running Rfdiffusion)作为核心组件,负责处理蛋白质结构的几何信息。其架构基于图神经网络,通过SE(3)等变性实现对三维旋转和平移的不变性特征提取。本系列以RFDiffusion模型中的SE3Transformer为例,讲解如何将DGL中的接口替换为PyG实现。在本文中,主要展示图构建结构的替换。

DGL图构建接口的PyG替换(make_full_graph和make_topk_graph)

make_full_graph 函数

位置:

  • rfdiffusion/util_module.py

输入:

  • xyz: 蛋白质骨架坐标,形状为(B, L, 3)或(B, L, 3, 3)
  • pair: 成对特征,形状为(B, L, L, E)
  • idx:残基索引

输出:

  • G : DGL图
  • edge_feats:边特征

调用DGL函数:

  • dgl.graph:创建图结构

数学逻辑:

  1. 提取氨基酸相对位置
  2. 构建完全连接图
  3. 设置边特征和节点特征

PyG实现代码:

代码语言:javascript
复制
def make_full_graph(xyz, pair, idx, top_k=64, kmin=9):
        B, L = xyz.shape[:2]
        device = xyz.device

        # 确保xyz形状正确 
        if xyz.dim() > 3:
                xyz_flat = xyz[:,:,1] if xyz.shape[2] == 3 else xyz.reshape(B, L, 3)
        else:
                xyz_flat = xyz

        # 计算序列分离
        sep = idx[:,None,:] - idx[:,:,None] 
        b,i,j = torch.where(sep.abs() > 0)

        # 构建PyG图所需的边索引 
        src = b*L+i
        tgt = b*L+j

        # 创建图对象
        G = graph((src, tgt), num_nodes=B*L).to(device)

        # 计算相对位置
        rel_pos = xyz_flat[b,j,:] - xyz_flat[b,i,:]
        if rel_pos.dim() > 2 and rel_pos.shape[-1] == 3:
                rel_pos = rel_pos.reshape(-1, 3)
        G.edata['rel_pos'] = rel_pos.detach()

        # 处理边特征
        edge_feats = pair[b,i,j] 
        if edge_feats.dim() == 1:
                edge_feats = edge_feats.unsqueeze(-1)
        if edge_feats.dim() == 2:
                edge_feats = edge_feats.unsqueeze(-1) 

        # 归一化特征减少实现差异
        edge_feats = torch.tanh(edge_feats / 10.0) * 10.0

        return G, edge_feats

make_topk_graph

位置:

  • rfdiffusion/util_module.py

输入和输出:

  • 与 make_full_graph 类似,但构建k近邻图而非完全图

调用DGL函数:

  • dgl.graph:创建图结构

数学逻辑:

  1. 计算氨基酸之间距离
  2. 选择top-k最近邻居
  3. 确保每个节点至少有kmin个邻居

优化方案:

  • 使用PyG的knn_graph函数简化实现
  • 利用PyG的批处理机制处理多图

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 背景介绍
  • DGL图构建接口的PyG替换(make_full_graph和make_topk_graph)
    • make_full_graph 函数
    • make_topk_graph
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档