EDA-AI 项目常见问题解决方案

EDA-AI 项目常见问题解决方案

EDA-AI Implementation of NeurIPS 2021 paper "On Joint Learning for Solving Placement and Routing in Chip Design" & NeurIPS 2022 paper "The Policy-gradient Placement and Generative Routing Neural Networks for Chip Design". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDA-AI

1. 项目基础介绍与主要编程语言

EDA-AI 是一个开源项目，主要关注芯片设计中的布局与布线问题。该项目实现了多篇论文中的算法，包括 NeurIPS 2021 的 DeepPlace、NeurIPS 2022 的 PRNet、NeurIPS 2023 的 HubRouter、AAAI 2024 的 PreRoutGNN 以及 NeurIPS 2024 的 FlexPlanner 等。这些算法通过深度学习技术优化芯片设计的布局与布线过程，提高设计效率和性能。项目的主要编程语言为 Python。

2. 新手常见问题与解决步骤

问题一：如何安装项目所需的依赖库？

解决步骤：

1. 克隆或下载项目代码到本地。

2. 打开命令行工具，切换到项目目录下。

3. 输入以下命令安装项目依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

问题二：如何运行项目中的示例代码？

解决步骤：

1. 确保已安装所有依赖库。
2. 在项目目录中找到示例代码文件夹，通常为 examples。
3. 根据示例代码的说明，运行相应的 Python 脚本。

问题三：如何调试项目中出现的错误？

解决步骤：

1. 阅读错误信息，确定错误类型和发生位置。
2. 查看项目文档，了解相关模块或函数的使用方法。
3. 如果错误无法解决，可以尝试在项目的 GitHub Issues 页面搜索类似问题，查看是否有解决方案。
4. 如果仍无法解决问题，可以在 GitHub Issues 页面创建一个新的 Issue，详细描述错误信息和已尝试的解决方法，请求社区帮助。

以上是 EDA-AI 项目的常见问题与解决步骤，希望对新手有所帮助。在使用过程中，请密切关注项目文档和社区动态，以便更好地了解和使用这个优秀的前沿技术项目。

EDA-AI Implementation of NeurIPS 2021 paper "On Joint Learning for Solving Placement and Routing in Chip Design" & NeurIPS 2022 paper "The Policy-gradient Placement and Generative Routing Neural Networks for Chip Design". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDA-AI