开源项目使用教程：Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks

开源项目使用教程：Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks

Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks A curated list of papers on pre-training for graph neural networks (Pre-train4GNN). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks

1. 项目目录结构及介绍

Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks 项目采用以下目录结构：

Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks/
├── data/                      # 存储数据集和预处理脚本
├── examples/                  # 示例代码，展示如何使用预训练模型
├── models/                    # 预训练模型代码
├── scripts/                   # 运行预训练和评估的脚本
├── tests/                     # 单元测试代码
├── tutorials/                 # 教程和示例文档
├── README.md                  # 项目说明文档
├── requirements.txt           # 项目依赖
└── setup.py                   # 项目设置文件

• data/: 存放数据集以及相关的数据预处理脚本。
• examples/: 包含了如何使用本项目提供的预训练模型进行下游任务处理的示例代码。
• models/: 实现了图神经网络的各种预训练模型。
• scripts/: 提供了一系列脚本，用于运行模型的预训练和评估。
• tests/: 包含对项目代码的单元测试。
• tutorials/: 提供了项目的教程和示例文档，帮助用户更好地理解和使用项目。
• README.md: 项目的主页，介绍了项目的详细信息。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖库。
• setup.py: 用于配置项目环境和安装依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 scripts/ 目录下的脚本进行的。以下是一些主要的启动文件及其作用：

• train.py: 用于启动预训练过程的脚本，用户可以通过设置不同的参数来调整训练过程。
• evaluate.py: 用于对训练好的模型进行评估，可以评估模型在特定数据集上的表现。
• inference.py: 用于对新的数据进行推理预测，即利用训练好的模型对新数据进行预测。

运行这些脚本前，需要确保环境已经正确设置，并且相关的依赖已经安装完毕。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件通常为 .yaml 格式，用于配置模型的超参数以及训练过程。以下是一些重要的配置文件：

• config.yaml: 包含了项目运行所需的主要配置，如数据集路径、模型参数、训练参数等。
• model_config.yaml: 用于配置模型的特定参数，如网络结构、学习率、批次大小等。

用户可以通过修改这些配置文件中的参数，来调整模型的训练过程和性能。配置文件使得模型的训练和评估过程变得更加灵活和方便。

以上就是对 Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks 开源项目的目录结构、启动文件及配置文件的介绍。希望这些信息能够帮助用户更好地理解和使用本项目。

Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks A curated list of papers on pre-training for graph neural networks (Pre-train4GNN). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks