pyg-team/pytorch_geometric

Improve `NNConv` runtimes

Ouverte

#602 ouverte le 6 août 2019

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 (8 commentaires) (0 réaction) (0 personne assignée)Python (3 514 forks)batch import
2 - Priority P2benchmarkfeaturehelp wantednn

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 (19 985 étoiles)
Métriques de merge PR
 (Merge moyen 35j 1h) (14 PRs mergées en 30 j)

Description

🐛 Bug

I have benchmarked EEC vs https://github.com/mys007/ecc implementation. The code is 3-5 times slower in pytorch_geometric.

I think it is due to the entire pseudo tensor which is given to every message function. Maybe, only weight_j should be given there.

To Reproduce

Steps to reproduce the behavior:

Expected behavior

Environment

  • OS:
  • Python version:
  • PyTorch version:
  • CUDA/cuDNN version:
  • GCC version:
  • Any other relevant information:

Additional context

Guide contributeur

Direction de recherche
Profilage du passage avant de NNConv pour identifier les goulots d'étranglement, en particulier dans le calcul des messages où le tenseur pseudo complet est utilisé.
Stack technique
pythonpytorch
Domaine
machine learning
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-3 heures
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
PythonPyTorchgraph neural networks
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
50