Learn2Branch 开源项目安装与使用指南

Learn2Branch 开源项目安装与使用指南

learn2branch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lea/learn2branch

Learn2Branch 是一个基于 Graph Convolutional Neural Networks (GCNs) 的精确组合优化工具，旨在提升分支定界算法中的分支决策过程，首次亮相于 NeurIPS 2019。此项目专为解决如集合覆盖等组合优化问题设计，并提供了一套机器学习驱动的方法来优化这些问题的求解策略。

1. 项目目录结构及介绍

以下是 Learn2Branch 项目的典型目录结构概览：

learn2branch
├── 01_generate_instances.py    # 示例生成脚本
├── 02_generate_dataset.py      # 用于生成监督学习数据集的脚本
├── 03_train_gcnn.py            # 训练GCN模型的主要脚本
├── 03_train_competitor.py      # 训练其他竞争模型的脚本
├── 04_evaluate.py              # 评估模型性能的脚本
├── requirements.txt            # 项目依赖列表文件
├── models                      # 包含模型定义的文件夹
│   └── ...                     # 各种GCN模型和其他模型的代码
├── scip_patch                  # 与SCIP求解器相关的补丁或配置
├── .gitignore                  # Git忽略文件
├── LICENSE                     # 许可证文件
├── README.md                   # 项目说明文件
├── setup.py                    # Python包的安装脚本
├── utilities.py                # 辅助函数集合
└── utilities_tf.py             # TensorFlow相关辅助函数（如有）

每个Python脚本通常对应于特定的功能，如数据准备、模型训练、评估等，而models目录存储着模型的具体实现。

2. 项目启动文件介绍

主要启动文件包括以下几个部分:

• 01_generate_instances.py: 用于生成特定类型的组合优化问题实例。
• 02_generate_dataset.py: 生成用于训练的监督学习数据集，特别针对于集覆盖问题(Set Cover)。
• 03_train_gcnn.py: 主要的训练脚本，支持多种GCN模型的训练。
• 04_evaluate.py: 用来评估训练好的模型在测试集上的表现。

项目的核心操作从训练模型开始，通常首先需要生成数据集和问题实例，然后使用训练脚本进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

• requirements.txt: 此文件列出了项目运行所需的第三方库及其版本，是环境搭建的关键。通过执行pip install -r requirements.txt命令即可安装所有必需的依赖项。

虽然直接指定的配置文件不多，但项目中的一些关键脚本（如03_train_gcnn.py）可能会接受命令行参数或内部设定一些默认配置，从而允许用户自定义训练设置，比如模型类型、批次大小、学习速率等。这些动态配置让项目更加灵活，无需独立的配置文件即可适应不同的实验需求。

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请注意，以上目录结构和服务于教育目的的简化说明可能与实际项目略有差异。务必参考最新的项目文档和源码注释获取最准确的信息。

learn2branch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lea/learn2branch