【亲测免费】 Hands-On Graph Neural Networks Using Python 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Hands-On-Graph-Neural-Networks-Using-Python/
├── Chapter02/
├── Chapter03/
├── Chapter04/
├── Chapter05/
├── Chapter06/
├── Chapter07/
├── Chapter08/
├── Chapter09/
├── Chapter10/
├── Chapter11/
├── Chapter12/
├── Chapter13/
├── Chapter14/
├── Chapter15/
├── Chapter16/
├── Chapter17/
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• Chapter02 - Chapter17: 这些目录包含了每个章节的代码示例和相关文件。每个章节都对应书中的一个部分，提供了实际的代码实现和示例。
• LICENSE: 项目的许可证文件，通常包含MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，提供了项目的概述、安装指南和使用说明。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，列出了运行项目所需的Python包及其版本。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为每个章节都有其独立的代码示例。通常，您可以从每个章节的目录中找到主要的Python脚本文件，例如main.py或example.py。

示例启动文件

假设您想运行Chapter02中的示例代码，您可以执行以下命令：

cd Chapter02
python main.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的“配置文件”，但您可以通过requirements.txt文件来管理项目的依赖项。

requirements.txt

requirements.txt文件列出了项目所需的所有Python包及其版本。您可以使用以下命令安装这些依赖项：

pip install -r requirements.txt

示例内容

torch==1.13.1+cu117
torchvision==0.14.1+cu117
torchaudio==0.13.1+cu117
pandas==1.5.2
gensim==4.3.0
torch-scatter==2.1.0+pt113cu117
torch-sparse==0.6.16+pt113cu117
torch-cluster==1.6.0+pt113cu117
torch-spline-conv==1.2.1+pt113cu117
torch-geometric==2.2.0
networkx==2.8.8
matplotlib==3.6.3
node2vec==0.4.6
seaborn==0.12.2
scikit-learn==1.2.0
tensorflow-gpu~=2.4
deepchem==2.7.1
torch-geometric-temporal==0.54.0
captum==0.6.0

通过安装这些依赖项，您可以确保项目在您的环境中正常运行。