PyTorch和PyG（PyTorch Geometric）是用于深度图神经网络（GNN）的开源库。要加速GNN的计算速度，可以尝试以下方法：
- 使用GPU：GPU比CPU更适合进行矩阵运算和并行计算，因此使用GPU可以显著提高GNN的计算速度。确保安装了适合您系统的PyTorch GPU版本。
- 调整批量大小：增加批量大小可以提高GPU的利用率，从而加速训练过程。但是，过大的批量大小可能会导致内存不足或训练不稳定。
- 使用更高效的算法：PyG提供了多种GNN算法，其中一些算法比其他算法更高效。例如，使用基于消息传递的算法（如GraphSAGE、GAT等）可能比使用基于卷积的算法（如ChebNet、GIN等）更快。
- 优化数据加载：数据加载和预处理是训练过程中的瓶颈之一。使用高效的数据加载器（如PyTorch的DataLoader）和预处理方法（如使用PyTorch Geometric的Data模块）可以显著提高数据加载速度。
- 使用混合精度训练：混合精度训练结合了单精度浮点数（FP16）和单精度浮点数（FP32）的计算，可以在保持模型精度的同时提高训练速度。PyTorch和PyG都支持混合精度训练。
- 剪枝和量化：剪枝和量化是减少模型大小和计算量的常用方法。通过剪枝和量化，可以减少模型中的参数数量和计算量，从而提高计算速度。但是，这些方法可能会降低模型的精度。
- 使用分布式训练：分布式训练可以将训练任务分布到多个GPU或机器上进行，从而显著提高训练速度。PyTorch和PyG都支持分布式训练。
请注意，这些方法的效果取决于具体的应用场景和数据集。建议您尝试不同的方法，并根据您的需求和硬件配置选择最合适的方法来加速GNN的计算速度。