加快自定义消息丢失的 pytorch 操作

Question

我正在尝试在 PyTorch Geometric 中的自定义 MessagePassing 卷积中实现消息丢失。 消息丢失包括随机忽略图中 p% 的边。 我的想法是从forward()的输入edge_index中随机删除其中的 p%。

edge_index是形状为(2, num_edges)的张量，其中第一维是“从”节点 ID，第二维是“到”节点 ID。所以我认为我可以做的是 select range(N)然后用它来掩盖索引的 rest：

    def forward(self, x, edge_index, edge_attr=None):
        if self.message_dropout is not None:
            # TODO: this is way too slow (4-5 times slower than without it)
            # message dropout -> randomly ignore p % of edges in the graph i.e. keep only (1-p) % of them
            random_keep_inx = random.sample(range(edge_index.shape[1]), int((1.0 - self.message_dropout) * edge_index.shape[1]))
            edge_index_to_use = edge_index[:, random_keep_inx]
            edge_attr_to_use = edge_attr[random_keep_inx] if edge_attr is not None else None
        else:
            edge_index_to_use = edge_index
            edge_attr_to_use = edge_attr

        ...

然而，它太慢了，它使一个纪元 go 成为 5' 而不是 1' 没有（慢 5 倍）。 在 PyTorch 中有更快的方法吗？

编辑：瓶颈似乎是random.sample()调用，而不是屏蔽。 所以我想我应该问的是更快的替代方案。

Answer 1

我设法使用 PyTorch 的函数式 Dropout 创建了一个 boolean 掩码，速度要快得多。 现在一个纪元又需要 ~1'。 比我在其他地方找到的具有排列的其他解决方案更好。

    def forward(self, x, edge_index, edge_attr=None):
        if self.message_dropout is not None:
            # message dropout -> randomly ignore p % of edges in the graph
            mask = F.dropout(torch.ones(edge_index.shape[1]), self.message_dropout, self.training) > 0
            edge_index_to_use = edge_index[:, mask]
            edge_attr_to_use = edge_attr[mask] if edge_attr is not None else None
        else:
            edge_index_to_use = edge_index
            edge_attr_to_use = edge_attr

        ...