GraphRicciCurvature 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

当您克隆或下载GraphRicciCurvature项目后，会看到以下目录结构：

GraphRicciCurvature/
│
├── data/                    # 存储项目所需的数据集
├── examples/                # 包含示例代码和脚本
├── notebooks/               # Jupyter 笔记本，用于实验和演示
├── scripts/                 # 脚本文件，用于数据预处理、模型训练等
├── src/                     # 源代码目录，包含主要的算法和实现
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py           # 数据集处理相关代码
│   ├── models.py            # 模型定义相关代码
│   └── utils.py             # 工具函数
├── tests/                   # 单元测试和集成测试
├── requirements.txt         # 项目依赖的Python库
└── setup.py                 # 项目设置文件，用于安装包和依赖

每个目录和文件的功能简要说明如上所示。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常是通过命令行执行的。在scripts目录中，您可能会找到启动项目的主要脚本。例如，train.py可能是用于训练模型的脚本，evaluate.py可能是用于评估模型性能的脚本。

以下是一个简单的启动示例：

python scripts/train.py --dataset path/to/dataset --epochs 10

此命令会使用指定数据集和10个训练周期来启动模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置通常通过.py文件或者json、yaml等格式的文件来管理。在GraphRicciCurvature项目中，配置文件可能位于src目录或根目录下。

例如，假设有一个名为config.py的文件，它可能包含如下内容：

# config.py
config = {
    'dataset_path': 'data/dataset_name',
    'num_epochs': 10,
    'batch_size': 64,
    'learning_rate': 0.001,
    # 更多配置项...
}

您可以在脚本中导入并使用这个配置字典来控制项目的行为：

# train.py
import config

# 使用config中的配置进行训练
dataset_path = config['dataset_path']
num_epochs = config['num_epochs']
# ...

请根据项目的具体需求调整配置文件中的设置。在开始项目之前，确保所有配置都是正确的。