训练环境提问

[yu-4041]

学长您好，最近我也在做知识图谱补全方面的研究，对于复现，我的显卡是2080ti，现在一个epoch跑完加上验证集指标计算需要1分半，跑完1500个epoch预计需要一天半。想问一下您当时的训练环境如何，也是这么慢吗，有没有什么提高速度的方法，不然调一次看到结果太慢了

[liuxiyang641]

你好，RAGAT这个模型是用GNN的全图训练方式，也就是说每一个batch中所有的图节点都会进行图卷积操作，所以运行起来比较慢。 如果想要加速，一个是可以选择计算速度更快的GPU，如果是使用3090应该十几个小时可以训练完；另一个可以选择其它的采样策略，每个batch不再训练整个图，而是训练采样得到的部分图。 另外的加速可以考虑在训练初期不进行测试集的评估，而是在训练一段时间后再进行评估。

[liuxiyang641]

其它的GNN加速策略/框架应该也有对应的研究，这部分我没调研过

[yu-4041]

好的谢谢学长，不知道最近学长是不是还在研究这方面工作，我是一名研三的学生，最近在读大量文献时有一些idea，但有些自己拿不准可行性和合理性，如果学长方便的话，想和学长分享一下，请学长把把关。

[liuxiyang641]

好啊，我目前也是在做KG相关的工作，不过没有继续做补全这个场景了。如果你有兴趣的话咱们可以交流讨论下，你可以把微信号或其它联系方式发送到邮箱：liuxiyang1997@gmail.com