Graphium：无限扩展分子GNN的开源利器-优快云博客

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Graphium：无限扩展分子GNN的开源利器

graphium Graphium: Scaling molecular GNNs to infinity. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphium

项目介绍

Graphium 是一个专注于图表示学习的深度学习库，特别为真实世界的化学任务设计。它提供了先进的图神经网络（GNN）架构，使得研究人员和开发者能够轻松构建和训练自己的GNN模型。Graphium不仅拥有强大的分子特征化功能，还提供了预训练模型，支持快速推理和迁移学习。此外，其基于PyTorch Lightning的现成训练循环和简洁的插拔式接口，极大地简化了新数据集的集成和使用。

项目技术分析

Graphium采用了多种前沿技术，确保其在分子GNN领域的领先地位：

先进的GNN架构：支持最新的图神经网络架构，提供高效的图表示学习。
可扩展的API：用户可以轻松扩展和自定义GNN模型，满足特定需求。
丰富的特征化功能：内置强大的分子特征化工具，灵活且功能丰富。
预训练模型：提供预训练模型，方便用户进行快速推理或迁移学习。
基于PyTorch Lightning的训练循环：利用PyTorch Lightning框架，简化了模型的训练过程。
插拔式接口：用户只需更改数据路径、预测列名和原子特征化方式，即可快速适应新数据集。

项目及技术应用场景

Graphium适用于多种化学领域的应用场景，包括但不限于：

药物发现：通过GNN模型预测分子的生物活性，加速药物研发过程。
材料科学：分析材料的结构和性质，优化新材料的设计。
化学反应预测：预测化学反应的产物和反应路径。
分子属性预测：预测分子的物理化学属性，如溶解度、毒性等。

项目特点

Graphium具有以下显著特点，使其在众多图表示学习库中脱颖而出：

高性能与可扩展性：支持CPU、GPU和IPU等多种硬件加速，满足不同计算需求。
易用性：提供详细的文档和教程，用户可以快速上手。
模块化设计：通过Hydra配置管理，用户可以灵活配置实验参数，轻松切换加速器。
数据预处理一体化：内置数据预处理和特征化流程，简化了数据处理步骤。
开源免费：采用Apache-2.0许可证，完全开源，用户可以自由使用和修改。

安装与使用

开发者安装

CPU和GPU环境

使用mamba创建新环境：

mamba env create -f env.yml -n graphium

激活环境并安装Graphium：

mamba activate graphium
pip install --no-deps -e .

IPU环境

安装IPU SDK和依赖：
```
./install_ipu.sh .graphium_ipu
```
启用SDK和环境：
```
source enable_ipu.sh .graphium_ipu
```

训练模型

详细训练步骤请参考官方文档或Jupyter笔记本教程。

运行实验

使用Hydra管理配置文件，运行实验示例：

graphium-train architecture=toymix tasks=toymix training=toymix model=gcn

数据预处理

建议对大型数据集进行预先处理：

graphium data prepare ++datamodule.args.processed_graph_data_path=[path_to_cached_data]
graphium-train [...] datamodule.args.processed_graph_data_path=[path_to_cached_data]