Pytorch-AGNN 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-AGNN/
├── agnn/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── ...
├── data/
│   └── cora/
│       └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── train.py

目录结构介绍

• agnn/: 包含项目的主要代码文件，其中 model.py 是实现 Attention-based Graph Neural Network (AGNN) 模型的核心文件。
• data/: 存放数据集的目录，例如 Cora 数据集。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的介绍、使用方法等信息。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练 AGNN 模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练 AGNN 模型。该文件的主要功能包括：

• 加载数据集
• 初始化 AGNN 模型
• 定义训练过程
• 保存训练结果

使用方法

python train.py

3. 项目的配置文件介绍

README.md

README.md 文件是项目的配置文件之一，包含了项目的详细介绍和使用说明。主要内容包括：

• 项目背景和目标
• 实验设置和数据集
• 依赖环境和安装方法
• 使用方法和示例
• 参考文献和致谢

依赖环境

• PyTorch 0.3.0
• Python 2.7

使用方法

在 README.md 文件中，详细介绍了如何安装依赖、运行项目以及如何调整实验设置。用户可以根据自己的需求修改 train.py 文件中的参数，以适应不同的实验环境。

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通过以上内容，您可以快速了解并使用 Pytorch-AGNN 项目。