GraphSCNet 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

GraphSCNet项目的目录结构如下：

GraphSCNet/
│
├── data/              # 存储数据集
├── examples/          # 示例代码和运行脚本
├── lib/               # 项目核心库代码
│   ├── dataset/       # 数据处理相关代码
│   ├── model/         # 模型实现相关代码
│   ├── optimizer/     # 优化器相关代码
│   └── utils/         # 工具函数和类
├── logs/              # 训练日志
├── scripts/           # 运行脚本和实用工具
├── config.py          # 配置文件
└── requirements.txt   # 项目依赖

• data/：存放项目所需的数据集。
• examples/：包含了一些示例代码和运行脚本，用于演示如何使用本项目。
• lib/：项目的核心代码库，包括数据集处理、模型实现、优化器以及工具类等。
• logs/：记录训练过程中的日志信息。
• scripts/：放置运行项目的脚本和一些实用的辅助工具。
• config.py：项目的配置文件，用于定义各种参数。
• requirements.txt：列出了项目依赖的第三方库。

2. 项目的启动文件介绍

在examples/目录中，通常会有一个或多个启动脚本，例如train.py，用于启动训练过程。以下是一个简化的启动文件示例：

# examples/train.py
import sys
import os
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))

from lib.train import train_model

def main():
    # 加载配置
    import config
    # 训练模型
    train_model(config)

if __name__ == "__main__":
    main()

该脚本首先将项目根目录添加到系统路径中，然后导入训练模块，并调用训练函数开始训练。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件config.py用于定义项目运行时所需的各种参数，例如数据路径、模型超参数等。以下是一个配置文件的示例：

# config.py
class DefaultConfig:
    # 数据集路径
    DATASET_PATH = 'data/dataset_name'

    # 模型超参数
    EPOCHS = 100
    BATCH_SIZE = 32
    LEARNING_RATE = 0.001

    # 训练设备
    DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

    # 日志路径
    LOG_PATH = 'logs'

# 实例化配置对象
config = DefaultConfig()

在配置文件中，通常会有一个类，其中包含了所有的配置项。在启动脚本中，我们可以实例化这个类来获取配置信息，并传递给相应的函数或模块。这样做的好处是，如果需要更改配置，只需要修改config.py文件，而无需修改启动脚本或其他代码。