TorchDrug

Was macht TorchDrug?

Verwende TorchDrug als modularen PyTorch-Graph-Learning-Stack:

1. Lade einen Datensatz aus datasets.*,
2. wähle ein Repräsentationsmodell aus models.*,
3. verpacke es in eine Aufgabe aus tasks.*,
4. trainiere und evaluiere es mit core.Engine.

Die aktuelle offizielle Dokumentation und das neueste Release sind beide 0.2.1. Behandle neuere Python- oder PyTorch-Kombinationen als unbestätigt, anstatt stillschweigend Kompatibilität anzunehmen.

Beginne mit der Versionsprüfung

Bevor Code generiert oder debuggt wird, überprüfe die Umgebung:

python --version
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "import torchdrug; print(torchdrug.__version__)"

Die unterstützte Matrix für TorchDrug 0.2.1 ist:

• Python 3.7 bis 3.10
• PyTorch 1.8 bis 2.0
• Linux, Windows oder macOS
• Apple Silicon: PyTorch 1.13 oder neuer, nur CPU; keine MPS-Unterstützung

Wenn das Projekt Python 3.11+ oder PyTorch 2.1+ verwendet, erstelle eine kompatible Umgebung oder teste explizit einen Source-Build. Stelle solche Kombinationen nicht als unterstützt dar.

Installation

Bevorzuge eine dedizierte Python 3.10-Umgebung und pinne das TorchDrug-Release:

uv venv --python 3.10
source .venv/bin/activate
uv pip install "torch==2.0.0"

Installiere torch-scatter und torch-cluster-Wheels, die auf das genaue PyTorch- und CUDA-Paar abgestimmt sind, und folge der offiziellen Installationsseite. Für eine reine CPU-PyTorch-2.0-Umgebung ist eine reproduzierbare Wheel-Kombination:

uv pip install "torch-scatter==2.1.1" "torch-cluster==1.6.1" \
  --find-links "https://data.pyg.org/whl/torch-2.0.0+cpu.html"
uv pip install "torchdrug==0.2.1"

Kopiere keine CUDA-Wheel-URL zwischen Umgebungen. Stimme die PyTorch-Version, den CUDA-Build, das Python-ABI und die Plattform ab. Auf Apple Silicon erfordert die offizielle Dokumentation das Erstellen von torch-scatter und torch-cluster aus dem Quellcode; pinne überprüfte Source-Revisionen und erwarte CPU-Ausführung.

Kanonischer Workflow zur Eigenschaftsvorhersage

Verwende das dokumentierte ClinTox → GIN → PropertyPrediction → Engine-Muster:

import torch
from torchdrug import core, datasets, models, tasks

dataset = datasets.ClinTox("~/molecule-datasets/")
lengths = [int(0.8 * len(dataset)), int(0.1 * len(dataset))]
lengths.append(len(dataset) - sum(lengths))
train_set, valid_set, test_set = torch.utils.data.random_split(dataset, lengths)

model = models.GIN(
    input_dim=dataset.node_feature_dim,
    hidden_dims=[256, 256, 256, 256],
    short_cut=True,
    batch_norm=True,
    concat_hidden=True,
)
task = tasks.PropertyPrediction(
    model,
    task=dataset.tasks,
    criterion="bce",
    metric=("auprc", "auroc"),
)

optimizer = torch.optim.Adam(task.parameters(), lr=1e-3)
solver = core.Engine(
    task,
    train_set,
    valid_set,
    test_set,
    optimizer,
    batch_size=1024,
)
solver.train(num_epoch=100)
solver.evaluate("valid")

Füge gpus=[0] nur hinzu, wenn ein unterstütztes CUDA-Gerät verfügbar ist. Lasse gpus für CPU-Ausführung weg.

Bei binärer Klassifikation gibt task.predict(batch) Logits zurück; wende torch.sigmoid an, wenn Wahrscheinlichkeiten benötigt werden. In 0.2.1 werden normalisierte Regressionsvorhersagen auf der ursprünglichen Zielskala zurückgegeben, was eine bahnbrechende Änderung gegenüber älteren Versionen darstellt.

Wähle den offiziellen Workflow

Molekulare Eigenschaftsvorhersage

• Datensatz: datasets.ClinTox, BBBP, Tox21, QM9 oder ein anderer dokumentierter Moleküldatensatz.
• Modell: Beginne mit models.GIN; verwende edge_input_dim, wenn die ausgewählte Feature-Konfiguration Kanten-Features bereitstellt.
• Aufgabe: tasks.PropertyPrediction.
• Lies molekulare Eigenschaftsvorhersage.

Selbstüberwachtes molekulares Vortraining

• InfoGraph: models.InfoGraph(gin_model, separate_model=False) verpackt durch tasks.Unsupervised.
• Attribut-Masking: tasks.AttributeMasking(model, mask_rate=0.15).
• Erstelle denselben Encoder für das Fine-Tuning neu, lade dann den Checkpoint mit strict=False, bevor du tasks.PropertyPrediction trainierst.
• Lies molekulare Eigenschaftsvorhersage.

Molekülgenerierung

• Datensatz: datasets.ZINC250k(..., kekulize=True, atom_feature="symbol").
• GCPN: Ein Encoder models.RGCN, verpackt durch tasks.GCPNGeneration.
• GraphAF: Knoten- und Kanten-models.GraphAF-Flows, verpackt durch tasks.AutoregressiveGeneration.
• Unterstützte Optimierungsaufgaben im Tutorial sind "qed" und "plogp"; Kriterien sind "nll" und/oder "ppo".
• Lies molekulare Generierung.

Retrosynthese

• Erstelle zwei synchronisierte Ansichten von datasets.USPTO50k: Reaktionsmodus für die Zentrumidentifikation und as_synthon=True für die Synthon-Vervollständigung.
• Trainiere tasks.CenterIdentification und tasks.SynthonCompletion getrennt.
• Kombiniere die trainierten Aufgaben mit tasks.Retrosynthesis; übergib keine rohen Modelle direkt an die End-to-End-Aufgabe.
• Lies Retrosynthese.

Wissensgraph-Reasoning

• Embedding-Workflow: datasets.FB15k237 → models.RotatE → tasks.KnowledgeGraphCompletion.
• Neuronales Reasoning-Workflow: models.NeuralLP mit fact_ratio=0.75.
• Lies Wissensgraph-Reasoning.

Protein-Modellierung

• Erstelle Proteine mit data.Protein.from_sequence, from_pdb oder from_molecule.
• Sequenz-Encoder umfassen models.ESM, ProteinCNN, ProteinResNet, ProteinLSTM und ProteinBERT; Struktur-Encoder umfassen models.GearNet.
• Verwende dokumentierte Graph-Konstruktionsschichten anstelle einer nicht existierenden protein.residue_graph()-Hilfsmethode.
• Lies Protein-Modellierung.

Regeln für zuverlässigen TorchDrug-Code

1. Folge der 0.2.1-API. Die offizielle Dokumentation ist keine fortlaufende „neueste Version“-Seite.
2. Bevorzuge dokumentierte Feature-Namen. Verwende atom_feature, bond_feature, residue_feature und mol_feature; node_feature, edge_feature und graph_feature sind veraltete Aliase in relevanten Dataset-Konstruktoren.
3. Lasse Engine Aufgaben vorverarbeiten. Wenn du vortrainierte Aufgaben ohne Erstellung ihrer Solver kombinierst, rufe die preprocess()-Methode jeder Aufgabe manuell auf.
4. Halte gepaarte Splits synchron. Setze für die Retrosynthese denselben Zufallsseed zurück, bevor du Reaktions- und Synthon-Datensätze aufteilst.
5. Verwende TorchDrug-Collation. Verwende data.graph_collate oder core.Engine; generische PyTorch-Collation weiß nicht, wie TorchDrug-Graphen verpackt werden.
6. Trenne Modell-, Aufgaben- und Engine-Argumente. Eine häufige Quelle für erfundenen Code ist das Übergeben von Aufgabenoptionen an ein Modell oder das Übergeben roher Modelle, wo eine zusammengesetzte Aufgabe erforderlich ist.
7. Validiere generierte Chemie. Behandle Modellausgaben als Kandidaten, nicht als experimentell gültige oder synthetisierbare Verbindungen.

Fehlerbehebung

Installations- oder Importfehler

Überprüfe Python, PyTorch, torch-scatter und torch-cluster als eine Kompatibilitätsgruppe. Die meisten Fehler sind binäre Wheel-Konflikte, nicht unterstützte Python-Versionen oder Versuche, MPS zu verwenden.

Dimensionskonflikt von Features

Baue Modell-Dimensionen aus dem geladenen Datensatz:

• dataset.node_feature_dim
• dataset.edge_feature_dim
• dataset.num_bond_type
• dataset.num_entity und dataset.num_relation für Wissensgraphen

Härte keine Dimensionen ein, die aus einer anderen Feature-Konfiguration kopiert wurden.

Gerätekonflikt

Übergib gpus=[0] an core.Engine für unterstützte CUDA-Ausführung. Für manuelle Vorhersagen collatiere zuerst und verschiebe den gesamten verschachtelten Batch mit utils.cuda.

Checkpoint-Konflikt

Erstelle dasselbe Modell und dieselbe Feature-Konfiguration neu. Für den Transfer von Vortraining zu Fine-Tuning lade den "model"-Zustand des Checkpoints mit strict=False; für einen vollständigen Solver verwende solver.save() und solver.load().

Referenzindex

• Kernkonzepte und Datenstrukturen
• Datensätze
• Modelle und Architekturen
• Molekulare Eigenschaftsvorhersage und Vortraining
• Protein-Modellierung
• Molekulare Generierung
• Retrosynthese
• Wissensgraph-Reasoning

Quellen

• TorchDrug 0.2.1 Dokumentation
• Tutorial-Index
• Installation
• Paketreferenz
• TorchDrug 0.2.1 Release-Notizen

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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