VGCN-BERT开源项目启动与配置教程

VGCN-BERT开源项目启动与配置教程

VGCN-BERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vg/VGCN-BERT

1. 项目目录结构及介绍

VGCN-BERT项目的目录结构如下：

VGCN-BERT/
├── data/                        # 存放数据集
│   ├── train.txt
│   ├── valid.txt
│   └── test.txt
├── vgcn_bert/                   # 模型代码
│   ├── __init__.py
│   ├── modeling_bert.py
│   ├── modeling_graph.py
│   └── modeling_vgcn_bert.py
├── .env                         # 环境变量配置文件
├── .gitignore                   # git忽略文件
├── pre-commit-config.yaml       # pre-commit钩子配置文件
├── LICENSE                      # 项目许可证
├── README.md                    # 项目说明文件
├── demo.py                      # 项目示例脚本
├── poetry.lock                  # poetry依赖管理锁文件
├── pyproject.toml               # poetry项目配置文件
└── ...

• data/ 目录包含了训练、验证和测试数据集。
• vgcn_bert/ 目录包含了构建VGCN-BERT模型的所有代码。
• .env 文件用于存储环境变量，以避免硬编码。
• .gitignore 文件指定了git应该忽略的文件和目录。
• pre-commit-config.yaml 文件配置了pre-commit钩子，用于自动化代码格式化和检查。
• LICENSE 文件说明了项目的许可证信息。
• README.md 文件提供了项目的基本信息和如何使用项目。
• demo.py 文件是一个示例脚本，演示了如何使用VGCN-BERT模型。
• poetry.lock 和 pyproject.toml 文件用于管理项目的依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是demo.py。这个脚本展示了如何加载数据集、创建模型、进行训练以及进行预测。以下是demo.py的基本结构：

# 导入必要的库
from vgcn_bert.modeling_vgcn_bert import VGCNBERT

# 初始化模型
model = VGCNBERT()

# 加载数据
data = model.load_data('data/train.txt')

# 训练模型
model.train(data)

# 进行预测
predictions = model.predict(data)

# 打印预测结果
print(predictions)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过.env文件和pyproject.toml文件进行。

• .env文件通常包含项目所需的环境变量，例如数据集路径、超参数等。例如：

DATA_DIR=data/
LEARNING_RATE=0.001
EPOCHS=5

• pyproject.toml文件包含项目的依赖信息。例如：

[tool.poetry]
name = "VGCN-BERT"
version = "0.1.0"
description = "Implementation of VGCN-BERT model."
authors = ["Zhibin Lu <zhibin.lu@umontreal.ca>", "Pan Du <pan.du@umontreal.ca>", "Jian-Yun Nie <nie@iro.umontreal.ca>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
torch = "^1.8"
transformers = "^4.6"

在开始项目之前，你需要确保这些配置文件根据你的需求进行了相应的修改。使用.env文件中的变量可以在Python脚本中通过os.environ来访问。

VGCN-BERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vg/VGCN-BERT