TorchDrug

¿Qué hace TorchDrug?

Usa TorchDrug como un stack modular de aprendizaje sobre grafos basado en PyTorch:

1. Carga un conjunto de datos de datasets.*,
2. Elige un modelo de representación de models.*,
3. Envuélvelo en una tarea de tasks.*,
4. Entrena y evalúa con core.Engine.

La documentación oficial actual y la última versión publicada son 0.2.1. Trata las combinaciones más recientes de Python o PyTorch como no verificadas en lugar de asumir compatibilidad de forma silenciosa.

Comienza con la verificación de versión

Antes de generar o depurar código, inspecciona el entorno:

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

La matriz soportada para TorchDrug 0.2.1 es:

• Python 3.7 hasta 3.10
• PyTorch 1.8 hasta 2.0
• Linux, Windows o macOS
• Apple Silicon: PyTorch 1.13 o posterior, solo CPU; no hay soporte MPS

Si el proyecto usa Python 3.11+ o PyTorch 2.1+, crea un entorno compatible o prueba explícitamente una compilación desde el código fuente. No presentes tales combinaciones como soportadas.

Instalación

Prefiere un entorno dedicado con Python 3.10 y fija la versión de TorchDrug:

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

Instala las ruedas de torch-scatter y torch-cluster que coincidan exactamente con el par de PyTorch y CUDA, siguiendo la página de instalación oficial. Para un entorno con PyTorch 2.0 solo CPU, una combinación de ruedas reproducible es:

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"

No copies una URL de rueda CUDA entre entornos. Haz coincidir la versión de PyTorch, la compilación CUDA, el ABI de Python y la plataforma. En Apple Silicon, los documentos oficiales requieren compilar torch-scatter y torch-cluster desde el código fuente; fija revisiones de fuente revisadas y espera ejecución en CPU.

Flujo de trabajo canónico de predicción de propiedades

Usa el patrón documentado ClinTox → GIN → PropertyPrediction → Engine:

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")

Agrega gpus=[0] solo cuando haya un dispositivo CUDA compatible disponible. Omite gpus para ejecución en CPU.

Para clasificación binaria, task.predict(batch) devuelve logits; aplica torch.sigmoid cuando se necesiten probabilidades. En 0.2.1, las predicciones de regresión normalizadas se devuelven en la escala objetivo original, lo que es un cambio incompatible con versiones anteriores.

Elige el flujo de trabajo oficial

Predicción de propiedades moleculares

• Conjunto de datos: datasets.ClinTox, BBBP, Tox21, QM9 u otro conjunto de datos de moléculas documentado.
• Modelo: comienza con models.GIN; usa edge_input_dim cuando la configuración de características seleccionada proporcione características de aristas.
• Tarea: tasks.PropertyPrediction.
• Lee predicción de propiedades moleculares.

Preentrenamiento molecular auto-supervisado

• InfoGraph: models.InfoGraph(gin_model, separate_model=False) envuelto por tasks.Unsupervised.
• Enmascaramiento de atributos: tasks.AttributeMasking(model, mask_rate=0.15).
• Recrea el mismo codificador para el ajuste fino, luego carga el checkpoint con strict=False antes de entrenar tasks.PropertyPrediction.
• Lee predicción de propiedades moleculares.

Generación de moléculas

• Conjunto de datos: datasets.ZINC250k(..., kekulize=True, atom_feature="symbol").
• GCPN: un codificador models.RGCN envuelto por tasks.GCPNGeneration.
• GraphAF: flujos models.GraphAF de nodos y aristas envueltos por tasks.AutoregressiveGeneration.
• Las tareas de optimización soportadas en el tutorial son "qed" y "plogp"; los criterios son "nll" y/o "ppo".
• Lee generación molecular.

Retrosíntesis

• Crea dos vistas sincronizadas de datasets.USPTO50k: modo de reacción para identificación del centro y as_synthon=True para completación de sintones.
• Entrena tasks.CenterIdentification y tasks.SynthonCompletion por separado.
• Combina las tareas entrenadas con tasks.Retrosynthesis; no pases modelos en bruto directamente a la tarea de extremo a extremo.
• Lee retrosíntesis.

Razonamiento en grafos de conocimiento

• Flujo de trabajo con embeddings: datasets.FB15k237 → models.RotatE → tasks.KnowledgeGraphCompletion.
• Flujo de trabajo con razonamiento neuronal: models.NeuralLP con fact_ratio=0.75.
• Lee razonamiento en grafos de conocimiento.

Modelado de proteínas

• Construye proteínas con data.Protein.from_sequence, from_pdb o from_molecule.
• Los codificadores de secuencia incluyen models.ESM, ProteinCNN, ProteinResNet, ProteinLSTM y ProteinBERT; los codificadores de estructura incluyen models.GearNet.
• Usa capas de construcción de grafos documentadas en lugar de un método de conveniencia inexistente protein.residue_graph().
• Lee modelado de proteínas.

Reglas para código confiable con TorchDrug

1. Sigue la API de 0.2.1. Los documentos oficiales no son un sitio de última versión continua.
2. Prefiere nombres de características documentados. Usa atom_feature, bond_feature, residue_feature y mol_feature; node_feature, edge_feature y graph_feature son alias obsoletos en los constructores de conjuntos de datos relevantes.
3. Deja que Engine preprocese las tareas. Si compones tareas preentrenadas sin construir sus solvers, llama manualmente a preprocess() de cada tarea.
4. Mantén las divisiones emparejadas sincronizadas. Para retrosíntesis, restablece la misma semilla aleatoria antes de dividir los conjuntos de datos de reacción y sintones.
5. Usa la colación de TorchDrug. Usa data.graph_collate o core.Engine; la colación genérica de PyTorch no sabe cómo empaquetar grafos de TorchDrug.
6. Separa los argumentos de modelo, tarea y motor. Una fuente común de código inventado es pasar opciones de tarea a un modelo o pasar modelos en bruto donde se requiere una tarea compuesta.
7. Valida la química generada. Trata las salidas del modelo como candidatos, no como compuestos experimentalmente válidos o sintetizables.

Solución de problemas

Fallo en la instalación o importación

Verifica Python, PyTorch, torch-scatter y torch-cluster como un conjunto de compatibilidad. La mayoría de los fallos son por discrepancias en las ruedas binarias, versiones de Python no soportadas o intentos de usar MPS.

Discrepancia en las dimensiones de características

Construye las dimensiones del modelo a partir del conjunto de datos cargado:

• dataset.node_feature_dim
• dataset.edge_feature_dim
• dataset.num_bond_type
• dataset.num_entity y dataset.num_relation para grafos de conocimiento

No codifiques dimensiones copiadas de una configuración de características diferente.

Discrepancia de dispositivo

Pasa gpus=[0] a core.Engine para ejecución CUDA soportada. Para predicción manual, primero haz la colación y luego mueve todo el lote anidado con utils.cuda.

Discrepancia de checkpoint

Recrea el mismo modelo y configuración de características. Para transferencia de preentrenamiento a ajuste fino, carga el estado "model" del checkpoint con strict=False; para un solver completo, usa solver.save() y solver.load().

Índice de referencias

• Conceptos centrales y estructuras de datos
• Conjuntos de datos
• Modelos y arquitecturas
• Predicción de propiedades moleculares y preentrenamiento
• Modelado de proteínas
• Generación molecular
• Retrosíntesis
• Razonamiento en grafos de conocimiento

Fuentes oficiales

• Documentación de TorchDrug 0.2.1
• Índice de tutoriales
• Instalación
• Referencia del paquete
• Notas de la versión TorchDrug 0.2.1

Cómo citar Scientific Agent Skills

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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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