drug_random_mask = torch.rand_like(drug_graph_label)

这行代码创建了一个随机掩码张量drug_random_mask，其形状与drug_graph_label相同，即具有与drug_graph_label相同的行数和列数。该张量中的每个元素都是从0到1之间的均匀分布中随机采样得到的，表示是否将对应位置上的边作为掩码。

这种随机掩码的方法常用于数据集的划分、模型的训练中的样本抽取等场景中。通过随机掩码，可以随机选择一部分样本或特征进行计算或训练，从而加速模型的运行或减小训练时间。

相关问题

drug_graph_label = drug_graph.to_dense() drug_random_mask = torch.rand_like(drug_graph_label) train_mask = drug_random_mask < train_ratio valid_mask = (drug_random_mask < (train_ratio + valid_ratio)) * (drug_random_mask >= train_ratio) test_mask = drug_random_mask >= (train_ratio + valid_ratio)解释一下

这段代码是为了将药物分子图数据集划分为训练集、验证集和测试集，并且使用随机掩码来进行划分。

首先，将药物分子图数据集转换为稠密矩阵形式，即 `drug_graph.to_dense()`。

接下来，使用与 `drug_graph_label` 相同形状的随机张量 `drug_random_mask`，其中随机值在 0 到 1 之间。这个随机掩码将被用于划分数据集。

然后，使用 `train_ratio` 将 `drug_random_mask` 划分为训练集，即 `train_mask = drug_random_mask < train_ratio`，其中小于 `train_ratio` 的随机值将被视为训练集。这个值通常是一个介于 0 到 1 之间的小数，例如 0.8 表示将 80% 的数据用于训练。

接下来，使用 `valid_ratio` 将 `drug_random_mask` 划分为验证集，即 `valid_mask = (drug_random_mask < (train_ratio + valid_ratio)) * (drug_random_mask >= train_ratio)`，其中小于 `train_ratio + valid_ratio` 且大于等于 `train_ratio` 的随机值将被视为验证集。这个值通常也是一个介于 0 到 1 之间的小数，例如 0.1 表示将 10% 的数据用于验证。

最后，将剩余的数据作为测试集，即 `test_mask = drug_random_mask >= (train_ratio + valid_ratio)`。

这样就可以将药物分子图数据集划分为训练集、验证集和测试集了。

mask_pro_label = torch.mul(label, mask_labels) pos_lab= torch.mul(pre_label, mask_pro_label)#积极标签 neg_label=torch.abs(label-1) mask_neg_label = torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签 neg_l

abel= torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签

这段代码是用来生成积极和消极标签的。首先，通过 torch.mul(label, mask_labels) 将原始标签 label 和掩码 mask_labels 相乘，得到积极标签 mask_pro_label。然后，通过 torch.mul(pre_label, mask_pro_label) 将预测标签 pre_label 和积极标签 mask_pro_label 相乘，得到最终的积极标签 pos_lab。

接着，通过 torch.abs(label-1) 将原始标签 label 取反得到消极标签 neg_label。再通过 torch.mul(neg_label, mask_labels) 将消极标签 neg_label 和掩码 mask_labels 相乘，得到消极标签的掩码 mask_neg_label。最后，通过 torch.mul(pre_label, mask_neg_label) 将预测标签 pre_label 和消极标签的掩码 mask_neg_label 相乘，得到最终的消极标签 neg_lab。