项目启动和配置教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于图神经网络（GNN）的经典模型，用于节点分类任务的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

tunedGNN/
├── medium_graph/         # 中型图的实验代码
├── large_graph/          # 大型图的实验代码
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── requirements.txt      # 项目依赖文件
└── ...

• medium_graph/: 包含处理中型图数据集的实验代码。
• large_graph/: 包含处理大型图数据集的实验代码。
• LICENSE: 项目采用的MIT许可证文件，说明项目的开源协议。
• README.md: 项目说明文件，介绍项目的基本信息和如何使用。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的第三方库。

2. 项目的启动文件介绍

在项目目录中，并没有特定的启动文件，因为项目通常由Python脚本组成，用户可以根据需要运行相应的脚本。例如，如果用户想要运行中型图的实验代码，可以进入medium_graph/目录，并执行相应的Python脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目可能包含一些配置文件，这些文件通常用于设置模型的参数、数据集路径等。以下是一些可能存在的配置文件及其介绍：

• config.yaml: 配置文件，可能包含如下内容：

model:
  name: "GNNModel"
  epochs: 100
  learning_rate: 0.01

data:
  path: "./data"
  name: "cora"

training:
  batch_size: 32
  validation_split: 0.1

此配置文件定义了模型的一些基本参数，如模型名称、训练的轮数、学习率等。同时，它还指定了数据集的路径和名称，以及训练时使用的批量大小和验证集的比例。

在运行项目之前，用户可能需要根据实际情况修改这些配置文件，以确保项目能够正确地运行在特定的环境中。