SimGNN 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

SimGNN/
│
├── dataset/       # 存放数据集的相关代码和示例
│
├── src/           # 项目的主要源码文件夹
│   ├── main.py    # 主执行文件，用于训练和加载模型
│   └── ...        # 其他相关源代码
│
├── LICENSE        # 许可证文件
├── README.md      # 项目说明文件
└── paper.pdf      # 相关论文 PDF

• dataset/: 包含处理和加载图对数据集的代码。
• src/: 核心代码库，main.py是主要的入口点，负责训练和评估模型。
• LICENSE: 开源许可文件，本项目使用 GPL-3.0 许可。
• README.md: 项目简介和指南。
• paper.pdf: 对应的学术论文。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py是项目的主程序，主要包括以下功能：

• 加载配置参数
• 准备数据集
• 初始化模型
• 训练模型
• 模型保存与加载
• 测试已训练好的模型

通过运行以下命令可以训练一个新模型：

python src/main.py --save-path /path/to/model-name

若要加载预训练模型进行预测或评估，使用：

python src/main.py --load-path /path/to/pretrained-model

在这里，--save-path 和 --load-path 参数分别指定模型保存路径和加载路径。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有使用单独的配置文件，但通过命令行参数来设置各种配置项。例如，可以通过以下方式传递额外的参数：

python src/main.py --save-path ./model --device cuda:0 --num-epochs 100

上述命令中：

• --save-path：指定模型保存的位置。
• --device：选择使用的设备，如 CPU 或 GPU。
• --num-epochs：训练轮数。

更多可用参数可以在 src/main.py 文件中查看，或通过在终端运行 python src/main.py --help 获取帮助信息。

这个教程提供了关于 SimGNN 项目的快速概览以及如何开始使用。进一步的信息，包括具体模型架构和算法细节，可以通过阅读 README.md 和 paper.pdf 来获取。