【亲测免费】 ClusterGCN 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ClusterGCN 项目的目录结构如下：

ClusterGCN/
├── README.md
├── cluster_gcn
│   ├── __init__.py
│   ├── data
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dataset.py
│   │   └── preprocess.py
│   ├── models
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── gcn.py
│   │   └── layers.py
│   ├── train
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── trainer.py
│   └── utils
│       ├── __init__.py
│       ├── metrics.py
│       └── utils.py
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• cluster_gcn/: 项目的主要代码目录。
  • data/: 数据处理相关代码。
    • dataset.py: 数据集加载和处理。
    • preprocess.py: 数据预处理。
  • models/: 模型相关代码。
    • gcn.py: 图卷积网络模型定义。
    • layers.py: GCN 层定义。
  • train/: 训练相关代码。
    • trainer.py: 训练器定义。
  • utils/: 工具函数。
    • metrics.py: 评估指标计算。
    • utils.py: 其他辅助函数。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 cluster_gcn/train/trainer.py。这个文件包含了训练模型的主要逻辑。

启动文件介绍

• trainer.py: 定义了训练过程，包括数据加载、模型初始化、训练循环、评估和保存模型等。

3. 项目的配置文件介绍

项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量进行配置。主要的配置参数包括：

• 数据集路径
• 模型参数（如隐藏层大小、学习率等）
• 训练参数（如批量大小、训练轮数等）

配置参数示例

python -m cluster_gcn.train.trainer --dataset_path /path/to/dataset --hidden_dim 128 --learning_rate 0.01 --batch_size 32 --epochs 100

以上命令行参数可以覆盖默认配置，实现自定义训练。