TorchDrug 是做什麼的？
將 TorchDrug 用作模組化的 PyTorch 圖學習堆疊：
- 載入一個
datasets.*資料集， - 選擇一個
models.*表徵模型， - 將其包裝在一個
tasks.*目標函數中， - 使用
core.Engine進行訓練和評估。
目前官方文件與最新釋出版本皆為 0.2.1。請將較新的 Python 或 PyTorch 組合視為未經驗證，而非直接假設相容。
從版本檢查開始
在生成或除錯程式碼之前，請檢查環境：
python --version
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -c "import torchdrug; print(torchdrug.__version__)"
TorchDrug 0.2.1 支援的矩陣為：
- Python 3.7 至 3.10
- PyTorch 1.8 至 2.0
- Linux、Windows 或 macOS
- Apple Silicon：PyTorch 1.13 或更新版本，僅限 CPU；不支援 MPS
如果專案使用 Python 3.11+ 或 PyTorch 2.1+，請建立一個相容的環境或明確測試原始碼建置。請勿將此類組合呈現為受支援的組態。
安裝
建議使用專用的 Python 3.10 環境並固定 TorchDrug 版本：
uv venv --python 3.10
source .venv/bin/activate
uv pip install "torch==2.0.0"
安裝與確切 PyTorch 和 CUDA 配對相符的 torch-scatter 與 torch-cluster 輪子，請遵循官方安裝頁面。對於純 CPU 的 PyTorch 2.0 環境，一個可重現的輪子組合示範如下：
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"
uw pip install "torchdrug==0.2.1"
請勿在環境之間複製 CUDA 輪子的 URL。請匹配 PyTorch 版本、CUDA 建置、Python ABI 與平台。在 Apple Silicon 上，官方文件要求從原始碼建置 torch-scatter 與 torch-cluster；請固定已審查的原始碼修訂版，並預期僅能進行 CPU 執行。
標準屬性預測工作流程
請使用文件記載的 ClinTox → GIN → PropertyPrediction → Engine 模式：
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")
僅在支援的 CUDA 裝置可用時才加入 gpus=[0]。在 CPU 執行時請省略 gpus。
對於二元分類，task.predict(batch) 會回傳 logits；當需要機率值時，請應用 torch.sigmoid。在 0.2.1 版本中，標準化回歸預測會以原始目標尺度回傳，這與舊版本不同。
選擇官方工作流程
分子屬性預測
- 資料集：
datasets.ClinTox、BBBP、Tox21、QM9或其他文件記載的分子資料集。 - 模型：從
models.GIN開始；當所選的特徵配置提供邊特徵時，請使用edge_input_dim。 - 任務：
tasks.PropertyPrediction。 - 請閱讀分子屬性預測。
自監督分子預訓練
- InfoGraph：使用
models.InfoGraph(gin_model, separate_model=False)，並以tasks.Unsupervised包裝。 - 屬性遮蔽：
tasks.AttributeMasking(model, mask_rate=0.15)。 - 對微調模型重建相同的編碼器，然後在訓練
tasks.PropertyPrediction之前，使用strict=False載入檢查點。 - 請閱讀分子屬性預測。
分子生成
- 資料集：
datasets.ZINC250k(..., kekulize=True, atom_feature="symbol")。 - GCPN：一個由
tasks.GCPNGeneration包裝的models.RGCN編碼器。 - GraphAF：由
tasks.AutoregressiveGeneration包裝的節點與邊models.GraphAF流程。 - 教學中支援的最佳化任務為
"qed"與"plogp"；標準為"nll"和/或"ppo"。 - 請閱讀分子生成。
逆合成
- 建立兩個同步的
datasets.USPTO50k視圖：反應模式用於中心識別，as_synthon=True用於合成子完成。 - 分別訓練
tasks.CenterIdentification與tasks.SynthonCompletion。 - 使用
tasks.Retrosynthesis組合訓練好的任務；請勿將原始模型直接傳遞給端到端任務。 - 請閱讀逆合成。
知識圖譜推理
- 嵌入工作流程：
datasets.FB15k237→models.RotatE→tasks.KnowledgeGraphCompletion。 - 神經推理工作流程：
models.NeuralLP搭配fact_ratio=0.75。 - 請閱讀知識圖譜推理。
蛋白質建模
- 使用
data.Protein.from_sequence、from_pdb或from_molecule建構蛋白質。 - 序列編碼器包括
models.ESM、ProteinCNN、ProteinResNet、ProteinLSTM與ProteinBERT；結構編碼器包括models.GearNet。 - 請使用文件記載的圖建構層，而非不存在的
protein.residue_graph()便捷方法。 - 請閱讀蛋白質建模。
撰寫可靠 TorchDrug 程式碼的規則
- 遵循 0.2.1 API。 官方文件並非滾動更新的最新版本網站。
- 優先使用文件記載的特徵名稱。 使用
atom_feature、bond_feature、residue_feature與mol_feature；在相關資料集建構子中，node_feature、edge_feature與graph_feature是已棄用的別名。 - 讓
Engine預處理任務。 如果組合預訓練任務而未建構其求解器，請手動呼叫每個任務的preprocess()方法。 - 保持成對分割同步。 對於逆合成，在分割反應與合成子資料集之前，重設相同的隨機種子。
- 使用 TorchDrug 的 collation 函式。 使用
data.graph_collate或core.Engine；一般的 PyTorch collation 不知道如何打包 TorchDrug 圖形。 - 區分模型、任務與引擎的參數。 常見的虛構程式碼來源是將任務選項傳遞給模型，或是在需要組合任務的地方傳遞原始模型。
- 驗證生成的化學結構。 將模型輸出視為候選項，而非實驗有效或可合成的化合物。
疑難排解
安裝或導入失敗
檢查 Python、PyTorch、torch-scatter 與 torch-cluster 是否為同一相容集合。大多數失敗原因是二進制輪子不匹配、不支援的 Python 版本，或嘗試使用 MPS。
特徵維度不匹配
根據載入的資料集建構模型維度：
dataset.node_feature_dimdataset.edge_feature_dimdataset.num_bond_typedataset.num_entity與dataset.num_relation（用於知識圖譜）
請勿硬編碼從不同特徵配置複製的維度。
裝置不匹配
將 gpus=[0] 傳遞給 core.Engine 以在支援的 CUDA 環境中執行。對於手動預測，請先進行 collate，然後使用 utils.cuda 移動整個巢狀批次。
檢查點不匹配
重建相同的模型與特徵配置。對於預訓練到微調的遷移，請使用 strict=False 載入檢查點的 "model" 狀態；對於完整的求解器，請使用 solver.save() 與 solver.load()。
參考索引
上游來源
引用 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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