GraphGAN 项目使用教程

GraphGAN 项目使用教程

GraphGAN A tensorflow implementation of GraphGAN (Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphGAN

1. 项目的目录结构及介绍

GraphGAN 项目的目录结构如下：

GraphGAN/
├── data/
│   └── link_prediction/
├── pre_train/
│   └── link_prediction/
├── src/
│   └── GraphGAN/
│       ├── config.py
│       ├── graph_gan.py
│       └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── framework.jpg

目录结构介绍

• data/: 存放训练和测试数据的目录。

  • link_prediction/: 链接预测任务的数据。

• pre_train/: 存放预训练节点嵌入的目录。

  • link_prediction/: 链接预测任务的预训练节点嵌入。

• src/: 存放源代码的目录。

  • GraphGAN/: GraphGAN 的核心代码。
    • config.py: 配置文件。
    • graph_gan.py: 项目启动文件。
    • ...: 其他辅助代码文件。

• .gitignore: Git 忽略文件。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目说明文件。

• framework.jpg: 项目框架图。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/GraphGAN/graph_gan.py。该文件包含了 GraphGAN 模型的主要逻辑和训练过程。通过运行该文件，可以启动 GraphGAN 模型的训练和测试。

启动文件的主要功能

• 模型初始化: 初始化生成器和判别器模型。
• 数据加载: 加载训练和测试数据。
• 训练过程: 执行生成对抗网络的训练过程。
• 评估: 在训练过程中评估模型的性能。

如何启动项目

cd src/GraphGAN
python graph_gan.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 src/GraphGAN/config.py。该文件包含了模型的各种配置参数，如节点嵌入的维度、学习率、批量大小等。

配置文件的主要参数

• n_emb: 节点嵌入的维度。
• learning_rate: 学习率。
• batch_size: 批量大小。
• epochs: 训练轮数。
• ...: 其他配置参数。

配置文件示例

# config.py

# 节点嵌入维度
n_emb = 128

# 学习率
learning_rate = 0.001

# 批量大小
batch_size = 64

# 训练轮数
epochs = 100

# 其他配置参数...

通过修改 config.py 文件中的参数，可以调整模型的训练行为和性能。

GraphGAN A tensorflow implementation of GraphGAN (Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphGAN