图 Normalize 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

图 Normalize 项目采用了清晰的目录结构来组织代码和资源，以下是项目的目录结构及其说明：

GraphNormalization/
├── data/                   # 存放数据集及相关处理脚本
├── examples/               # 示例代码，用于展示如何使用本项目
├── notebooks/              # Jupyter 笔记本，用于实验和数据分析
├── scripts/                # 脚本文件，包括数据预处理、模型训练等
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py          # 数据集加载和预处理相关代码
│   ├── models.py           # 模型定义相关代码
│   └── utils.py            # 工具函数和类
├── tests/                  # 测试代码
├── requirements.txt        # 项目依赖的Python包
└── README.md               # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 scripts 目录下的脚本进行。例如，train.py 脚本可能是用来启动模型训练过程的。以下是启动文件的简要介绍：

• train.py: 模型训练的入口文件，用户可以通过指定不同的参数来控制训练过程。

启动训练的命令可能如下所示：

python scripts/train.py --dataset path/to/dataset --epochs 100

这里 --dataset 用于指定数据集的路径，--epochs 用于指定训练的轮数。

3. 项目的配置文件介绍

本项目可能使用 config.py 文件来管理配置信息，该文件位于 src 目录下。配置文件包含了模型训练和数据处理过程中所需的各种参数。

以下是一个配置文件的示例：

# config.py

# 数据集配置
dataset_config = {
    'path': 'path/to/dataset',
    'train_ratio': 0.8,
    'valid_ratio': 0.1,
    'test_ratio': 0.1
}

# 模型配置
model_config = {
    'hidden_units': 256,
    'learning_rate': 0.001,
    'dropout_rate': 0.5
}

# 训练配置
train_config = {
    'epochs': 100,
    'batch_size': 64,
    'log_interval': 10
}

在项目的代码中，可以通过 from src.config import dataset_config, model_config, train_config 来导入和使用这些配置信息。通过修改 config.py 文件，用户可以轻松调整项目的行为，而无需深入到具体的实现代码中。