KernelGAT 项目使用教程

KernelGAT 项目使用教程

KernelGAT The source codes for Fine-grained Fact Verification with Kernel Graph Attention Network. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/KernelGAT

1. 项目的目录结构及介绍

KernelGAT 项目的目录结构如下：

KernelGAT/
├── bert_base/
├── checkpoint/
├── data/
├── kgat/
├── pretrain/
├── retrieval_model/
├── scikgat/
├── LICENSE
├── README.md
├── model.png

目录结构介绍

• bert_base/：包含 BERT 模型的基础代码和相关文件。
• checkpoint/：存放模型的检查点文件，用于恢复训练或进行推理。
• data/：存放项目所需的数据文件，包括训练数据、验证数据等。
• kgat/：Kernel Graph Attention Network (KGAT) 模型的核心代码。
• pretrain/：预训练模型的相关代码和配置文件。
• retrieval_model/：检索模型的相关代码和配置文件。
• scikgat/：SCIFACT 数据集相关的代码和配置文件。
• LICENSE：项目的开源许可证文件。
• README.md：项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用指南。
• model.png：项目的模型结构图。

2. 项目的启动文件介绍

KernelGAT 项目的启动文件通常位于 kgat/ 目录下。启动文件的主要功能是加载配置、初始化模型、加载数据并开始训练或推理。

启动文件示例

# kgat/main.py

import argparse
from kgat.model import KGATModel
from kgat.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Kernel Graph Attention Network")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config.json', help='Path to the configuration file')
    parser.add_argument('--checkpoint', type=str, default=None, help='Path to the checkpoint file')
    args = parser.parse_args()

    # 加载配置文件
    config = load_config(args.config)

    # 初始化模型
    model = KGATModel(config)

    # 加载检查点（如果有）
    if args.checkpoint:
        model.load_state_dict(torch.load(args.checkpoint))

    # 初始化训练器
    trainer = Trainer(model, config)

    # 开始训练或推理
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

KernelGAT 项目的配置文件通常是一个 JSON 文件，位于项目的根目录或 kgat/ 目录下。配置文件包含了模型的超参数、数据路径、训练参数等信息。

配置文件示例

{
    "model": {
        "name": "KGAT",
        "hidden_size": 768,
        "num_layers": 4
    },
    "data": {
        "train_path": "data/train.json",
        "val_path": "data/val.json",
        "test_path": "data/test.json"
    },
    "training": {
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.0001,
        "num_epochs": 10
    }
}

配置文件字段介绍

• model: 模型的配置参数，包括模型名称、隐藏层大小、层数等。
• data: 数据路径配置，包括训练数据、验证数据和测试数据的路径。
• training: 训练参数配置，包括批量大小、学习率、训练轮数等。

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整模型的参数和训练过程，以适应不同的任务需求。

KernelGAT The source codes for Fine-grained Fact Verification with Kernel Graph Attention Network. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/KernelGAT