PyG Autoscale 项目教程

PyG Autoscale 项目教程

pyg_autoscale Implementation of "GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings" in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyg_autoscale

1. 项目的目录结构及介绍

pyg_autoscale/
├── autoscale/
│   ├── __init__.py
│   ├── autoscaler.py
│   ├── config.py
│   ├── utils.py
├── examples/
│   ├── example1.py
│   ├── example2.py
├── tests/
│   ├── test_autoscaler.py
│   ├── test_config.py
├── setup.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── .gitignore

• autoscale/: 核心代码目录，包含自动扩展功能的实现。

  • __init__.py: 初始化文件，用于导入模块。
  • autoscaler.py: 自动扩展器的主要逻辑实现。
  • config.py: 配置文件处理模块。
  • utils.py: 工具函数集合。

• examples/: 示例代码目录，包含使用该项目的示例脚本。

  • example1.py: 示例1，展示基本用法。
  • example2.py: 示例2，展示高级用法。

• tests/: 测试代码目录，包含项目的单元测试。

  • test_autoscaler.py: 自动扩展器的测试。
  • test_config.py: 配置文件处理的测试。

• setup.py: 项目安装脚本。

• README.md: 项目说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖列表。

• .gitignore: Git忽略文件配置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 autoscale/autoscaler.py。该文件包含了自动扩展器的主要逻辑实现，负责根据配置文件和输入数据进行自动扩展操作。

# autoscale/autoscaler.py

class AutoScaler:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        # 初始化其他必要的组件

    def scale(self, data):
        # 根据输入数据和配置进行自动扩展操作
        pass

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常在 autoscale/config.py 中处理。该文件负责加载和管理项目的配置参数。

# autoscale/config.py

import yaml

class Config:
    def __init__(self, config_file):
        self.config_file = config_file
        self.config = self.load_config()

    def load_config(self):
        with open(self.config_file, 'r') as file:
            return yaml.safe_load(file)

    def get_config(self):
        return self.config

配置文件通常是一个 YAML 文件，例如 config.yaml，内容如下：

# config.yaml

scaling_factor: 2.0
max_instances: 10
min_instances: 1

该配置文件定义了自动扩展的参数，如扩展因子、最大实例数和最小实例数。

pyg_autoscale Implementation of "GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings" in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyg_autoscale