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Neural-LP 的安装和配置教程

2025-05-18 23:37:43作者:昌雅子Ethen

1. 项目基础介绍

Neural-LP 是一个开源项目,它实现了神经逻辑编程(Neural Logic Programming),这是一种用于知识库推理的可微分逻辑规则学习方法。该项目基于以下论文发表的研究成果:

《Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning》 作者:Fan Yang, Zhilin Yang, William W. Cohen 会议:NIPS 2017

该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用的关键技术是神经网络与逻辑规则的结合,通过可微分的逻辑规则进行知识库推理。在框架方面,项目主要依赖于以下几种:

  • Numpy: 用于高性能的数值计算。
  • Tensorflow: 用于构建和训练神经网络模型,版本为 1.0.1。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下依赖:

  • Python 2.7
  • Numpy
  • Tensorflow 1.0.1

安装步骤

  1. 克隆项目仓库

    打开命令行界面,使用 git 命令克隆项目:

    git clone https://github.com/fanyangxyz/Neural-LP.git
    
  2. 设置环境变量

    根据您的操作系统,设置环境变量以便于访问 Python 包和项目文件。

  3. 安装依赖

    在项目根目录下,使用以下命令安装项目依赖:

    pip install -r requirements.txt
    

    注意:确保您使用的是 Python 2.7 环境,因为项目不支持 Python 3。

  4. 运行示例

    使用以下命令开始训练一个关于家庭关系的示例数据集,并将实验结果存储在 exps/demo/ 文件夹中:

    python src/main.py --datadir=datasets/family --exps_dir=exps/ --exp_name=demo
    

    训练过程可能需要大约 8 分钟。完成后,您可以在 exps/demo/ 目录下找到名为 rules.txt 的文件,该文件包含了学习到的逻辑规则。

  5. 评估结果

    要评估预测结果,请按照以下步骤操作:

    • 使用脚本 eval/collect_all_facts.sh 收集所有事实:

      eval/collect_all_facts.sh datasets/family
      
    • 运行 get_truths.py 脚本获取真实值:

      python eval/get_truths.py datasets/family
      
    • 使用 evaluate.py 脚本评估测试预测:

      python eval/evaluate.py --preds=exps/demo/test_predictions.txt --truths=datasets/family/truths.pckl
      

按照以上步骤,您应该能够成功安装和配置 Neural-LP 项目,并运行示例以及评估结果。

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