Graph Nets 项目教程

Graph Nets 项目教程

graph_nets Build Graph Nets in Tensorflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph_nets

1. 项目的目录结构及介绍

Graph Nets 项目的目录结构如下：

graph_nets/
├── docs/
│   ├── images/
│   └── ...
├── graph_nets/
│   ├── modules/
│   ├── utils_np.py
│   ├── utils_tf.py
│   └── ...
├── demos/
│   ├── shortest_path.ipynb
│   ├── sort.ipynb
│   ├── physics.ipynb
│   └── ...
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── ...

目录结构介绍：

• docs/: 包含项目的文档文件，如README.md等。
• graph_nets/: 核心代码库，包含图网络的实现模块。
  • modules/: 包含图网络的核心模块实现。
  • utils_np.py: 包含与NumPy相关的实用工具函数。
  • utils_tf.py: 包含与TensorFlow相关的实用工具函数。
• demos/: 包含项目的演示Jupyter Notebook文件，展示了如何使用Graph Nets进行图网络的训练和推理。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导开发者如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的主README文件，包含项目的介绍、安装指南和使用示例。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于通过pip安装Graph Nets库。

2. 项目的启动文件介绍

Graph Nets 项目没有明确的“启动文件”，因为它的主要功能是通过Python库的形式提供图网络的构建和训练功能。不过，项目提供了多个演示Jupyter Notebook文件，这些文件可以作为启动点来了解和使用Graph Nets。

主要启动文件：

• demos/shortest_path.ipynb: 演示如何使用Graph Nets解决最短路径问题。
• demos/sort.ipynb: 演示如何使用Graph Nets对列表进行排序。
• demos/physics.ipynb: 演示如何使用Graph Nets预测物理系统的下一个状态。

这些演示文件可以通过Jupyter Notebook直接运行，展示了Graph Nets的基本使用方法和功能。

3. 项目的配置文件介绍

Graph Nets 项目没有传统的配置文件（如 .ini 或 .yaml 文件），因为它的配置主要通过Python代码进行。不过，项目提供了 setup.py 文件，用于通过pip安装Graph Nets库。

setup.py 文件介绍：

setup.py 文件是Python项目的标准安装脚本，用于定义项目的元数据和依赖项。通过运行以下命令可以安装Graph Nets库：

pip install graph_nets

setup.py 文件中定义了项目的名称、版本、作者、许可证等信息，并指定了项目的依赖项，如TensorFlow、Sonnet等。

依赖项安装：

为了使用Graph Nets库，您需要安装TensorFlow和Sonnet。可以通过以下命令安装：

pip install "tensorflow>=1.15,<2" "dm-sonnet<2" "tensorflow_probability<0.9"

或者，如果您使用的是TensorFlow 2和Sonnet 2，可以运行：

pip install "tensorflow>=2.1.0-rc1" "dm-sonnet>=2.0.0b0" tensorflow_probability

通过这些配置和安装步骤，您可以顺利地使用Graph Nets库进行图网络的构建和训练。

graph_nets Build Graph Nets in Tensorflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph_nets