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,昇腾NPU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,主要展示消息传递接口的PyG替换。

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