DropEdge 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DropEdge/
├── data/
│   └── 数据集文件夹
├── scripts/
│   ├── supervised/
│   │   └── 监督学习脚本
│   └── 其他脚本文件
├── src/
│   ├── 项目源代码文件
│   └── train_new.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── run.sh

目录结构介绍

• data/: 存放项目使用的数据集文件夹。
• scripts/: 包含项目的脚本文件，分为监督学习和非监督学习脚本。
• src/: 项目的主要源代码文件，包括训练脚本 train_new.py。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• run.sh: 项目启动脚本。

2. 项目启动文件介绍

run.sh

run.sh 是项目的启动脚本，用于运行项目的演示和测试。

sh run.sh

使用方法

1. 安装项目依赖包：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 运行启动脚本：

   sh run.sh
   

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。

# 示例内容
torch==1.7.1
numpy==1.19.2
...

使用方法

在项目根目录下运行以下命令安装所有依赖包：

pip install -r requirements.txt

其他配置

项目中可能还包含其他配置文件，如数据集的分割配置、模型参数配置等，具体配置文件的位置和内容可以参考项目文档或源代码中的注释。

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通过以上步骤，您可以顺利启动和配置 DropEdge 项目，并开始进行图卷积网络的节点分类任务。