tunedGNN 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍和主要编程语言

tunedGNN 是一个开源项目，旨在对经典的图神经网络（GNNs）进行重新评估，并在节点分类任务上展示其强大的基线性能。该项目主要使用了 Python 编程语言，结合了深度学习框架 PyTorch 和 PyTorch Geometric，以及其它一些辅助库来构建和测试模型。

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch: 一个流行的开源机器学习库，基于 Torch，提供了两个主要功能：强大的张量计算（如NumPy）与GPU加速支持，以及动态计算图（称为autograd），能够提供完全的灵活性和速度。
• PyTorch Geometric: 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库，提供了大量用于图表示学习的工具和模块。
• 其它库: 包括 Pandas、Scikit-learn、NumPy、Scipy、Einops、OGB、PyYAML、Googledrivedownloader、NetworkX、Gdown 和 Matplotlib 等，用于数据处理、模型训练、可视化等。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

• Python (建议版本 3.7) -pip (Python 包管理器) -Git (用于克隆和更新项目代码)

安装步骤

1. 克隆项目代码
   打开命令行界面，使用以下命令克隆项目代码到本地：

   git clone https://github.com/LUOyk1999/tunedGNN.git
   

2. 设置虚拟环境
   进入项目目录，创建并激活一个虚拟环境：

   cd tunedGNN
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在 Windows 系统下使用 `venv\Scripts\activate`
   

3. 安装项目依赖
   在虚拟环境中，使用以下命令安装项目所需的依赖：

   pip install pandas scikit-learn numpy scipy einops ogb pyyaml googledrivedownloader networkx gdown matplotlib
   

4. 安装 PyTorch 和 PyTorch Geometric
   根据您的系统配置，安装相应的 PyTorch 和 PyTorch Geometric 版本。例如：

   pip install torch==1.12.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   pip install torch-geometric==2.3.1
   

   注意：具体版本可能根据项目要求有所变动，请参考项目README文件。

5. 配置环境变量
   根据需要配置环境变量，确保 Python 能够找到所有必要的库和模块。

完成以上步骤后，您应该已经成功安装了tunedGNN项目所需的全部环境，可以开始进行模型训练和评估了。