开源项目使用教程：Symbolic Deep Learning

开源项目使用教程：Symbolic Deep Learning

symbolic_deep_learning Code for "Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/symbolic_deep_learning

1. 项目的目录结构及介绍

开源项目“Symbolic Deep Learning”的目录结构如下：

• images/：存放与项目相关的图像文件。
• .gitattributes：配置Git仓库的属性。
• GN_Demo_Colab.ipynb：Jupyter Notebook文件，用于演示项目功能。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用MIT许可。
• README.md：项目的说明文档。
• models.py：定义项目中使用的模型。
• simulate.py：用于生成模拟数据。
• video_link.txt：包含视频链接的文本文件。

每个文件和文件夹都有其特定的作用，是项目运行不可或缺的部分。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过Jupyter Notebook文件GN_Demo_Colab.ipynb来完成的。这个文件是项目的演示和运行入口。在Jupyter环境中打开该文件，可以按照以下步骤进行：

• 加载必要的库和模块。
• 设置项目参数和配置。
• 运行模型训练和模拟数据生成代码。
• 查看和评估模型性能。

3. 项目的配置文件介绍

在这个开源项目中，主要的配置是通过代码中的变量和参数进行的，并没有单独的配置文件。以下是一些关键的配置步骤：

• 在models.py中，可以定义和调整模型的架构和参数。
• 在simulate.py中，可以设置模拟数据生成的参数，如模拟的方程和数据集的规模。
• 在GN_Demo_Colab.ipynb中，可以设置项目的运行参数，如训练的轮数和批次大小。

通过修改这些文件中的参数，用户可以根据自己的需求调整项目的运行方式。

symbolic_deep_learning Code for "Discovering Symbolic Models from Deep Learning with Inductive Biases" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/symbolic_deep_learning