昇腾AI4S图机器学习：DGL图构建接口的PyG替换
本文探讨了在图神经网络中将DGL接口替换为PyG实现的方法，重点以RFdiffusion蛋白质设计模型中的SE3Transformer为例。SE3Transformer通过SE(3)等变性提取三维几何特征，其图构建部分依赖DGL接口。文章详细介绍了两个关键函数的替换：`make_full_graph` 和 `make_topk_graph`。前者构建完全连接图，后者生成k近邻图。通过PyG的高效实现（如`knn_graph`），我们简化了图结构创建过程，并调整边特征处理逻辑以兼容不同框架，从而更好地支持昇腾NPU等硬件环境。此方法为跨库迁移提供了实用参考。
