Graph-Matching-Networks 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph-Matching-Networks 1. 项目目录结构及介绍
Graph-Matching-Networks/
├── COMMON/
│ ├── ...
│ └── ...
├── GMN/
│ ├── ...
│ └── ...
├── LICENSE
├── README.md
└── ...
- COMMON: 包含与图匹配相关的通用代码和实现。
- GMN: 包含Graph Matching Networks的具体实现代码。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
2. 项目启动文件介绍
在 GMN 目录下，主要的启动文件是 main.py。该文件负责初始化模型、加载数据、训练模型以及评估模型的性能。
# main.py
import argparse
from model import GraphMatchingNetwork
from data import load_data
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="Graph Matching Networks")
parser.add_argument('--config', type=str, default='config.json', help='Path to the configuration file')
args = parser.parse_args()
config = load_config(args.config)
model = GraphMatchingNetwork(config)
data = load_data(config)
model.train(data)
model.evaluate(data)
if __name__ == "__main__":
main()
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常是一个JSON文件，位于项目的根目录下，命名为 config.json。该文件包含了模型的超参数、数据路径、训练参数等信息。
{
"model": {
"hidden_dim": 128,
"num_layers": 3
},
"data": {
"train_path": "data/train.txt",
"test_path": "data/test.txt"
},
"training": {
"batch_size": 32,
"epochs": 100,
"learning_rate": 0.001
}
}
- model: 包含模型的超参数，如隐藏层维度
hidden_dim和层数num_layers。 - data: 指定训练和测试数据的路径。
- training: 包含训练参数，如批量大小
batch_size、训练轮数epochs和学习率learning_rate。
通过以上配置文件，用户可以轻松调整模型的训练参数和数据路径，以适应不同的实验需求。