【亲测免费】 GNN-Model-Explainer 项目教程
2026-01-18 09:59:32作者:咎竹峻Karen
1. 项目的目录结构及介绍
GNN-Model-Explainer 项目的目录结构如下:
gnn-model-explainer/
├── data/
├── explainer/
│ ├── __init__.py
│ ├── explainer.py
│ ├── models.py
│ ├── utils.py
├── notebooks/
├── scripts/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
目录介绍
data/: 存放数据文件的目录。explainer/: 核心代码目录,包含解释器的实现。__init__.py: 模块初始化文件。explainer.py: 解释器的主要实现代码。models.py: 定义了模型相关的代码。utils.py: 工具函数和辅助代码。
notebooks/: Jupyter Notebook 文件,用于交互式演示和实验。scripts/: 脚本文件,包含一些自动化任务的脚本。tests/: 测试代码目录,包含单元测试和集成测试。.gitignore: Git 忽略文件配置。LICENSE: 项目许可证。README.md: 项目说明文档。requirements.txt: 项目依赖包列表。setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 explainer/explainer.py,该文件包含了 GNN 模型解释器的主要逻辑和功能。以下是该文件的主要内容和功能介绍:
# explainer/explainer.py
import torch
from torch_geometric.nn import MessagePassing
from torch_geometric.utils import k_hop_subgraph
class GNNExplainer:
def __init__(self, model, epochs=100, lr=0.01):
self.model = model
self.epochs = epochs
self.lr = lr
def explain_node(self, node_idx, x, edge_index):
# 解释节点逻辑
pass
def __repr__(self):
return f'GNNExplainer(model={self.model}, epochs={self.epochs}, lr={self.lr})'
功能介绍
GNNExplainer类:定义了 GNN 模型解释器的主要逻辑。__init__方法:初始化解释器,传入模型、训练轮数和学习率。explain_node方法:解释单个节点的逻辑。__repr__方法:返回解释器的字符串表示。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 requirements.txt 和 setup.py。
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的依赖包及其版本。示例如下:
torch==1.8.1
torch-geometric==1.7.2
numpy==1.20.3
setup.py
setup.py 文件用于项目的安装和打包。示例如下:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='gnn-model-explainer',
version='0.1.0',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'torch==1.8.1',
'torch-geometric==1.7.2',
'numpy==1.20.3',
],
author='Rex Ying',
author_email='rexying@example.com',
description='A GNN model explainer',
license='MIT',
keywords='gnn explainer',
url='https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer',
)
功能介绍
requirements.txt:列出项目依赖包及其版本,方便用户安装。setup.py:定义项目的元数据和依赖关系,用于项目的安装和打包。
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