drug_graph_label_train = drug_graph_label[train_mask].reshape(-1)

这行代码根据训练集掩码train_mask，从药物相互作用关系图的边权重矩阵drug_graph_label中选择训练集对应的部分，得到一个一维的训练集标签向量drug_graph_label_train。

具体来说，首先使用train_mask进行索引，选择drug_graph_label中train_mask对应位置为1的部分，得到一个二维的矩阵，其行数等于训练集中边的数量，列数等于药物相互作用关系图的边数。然后，使用reshape函数将该二维矩阵转换为一维的标签向量，其长度等于训练集中边的数量。

这种方式常用于图神经网络中的有监督学习任务，用于将图数据转化为向量数据，以便于输入到模型中进行训练。

相关问题

drug_graph_label = drug_graph.to_dense()

这行代码将drug_graph稀疏张量转换为密集张量，即将稀疏矩阵转换为常规的二维矩阵。to_dense()函数将稀疏张量的值复制到一个密集张量中，其中缺少的值会被填充为0。这个密集张量drug_graph_label中的每个元素的值表示对应位置上的边权重。

需要注意的是，当稀疏张量中非零元素较少时，to_dense()操作会导致存储空间的大量浪费。因此，在处理稀疏张量时，应该尽量使用稀疏张量的算法，避免将其转换为密集张量。只有在必要时，才应该将稀疏张量转换为密集张量进行计算。

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。