超双曲神经网络项目常见问题解决方案

超双曲神经网络项目常见问题解决方案

hyperbolic_nn Source code for the paper "Hyperbolic Neural Networks", https://arxiv.org/abs/1805.09112 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/hyperbolic_nn

该项目是一个开源项目，专注于超双曲神经网络（Hyperbolic Neural Networks）的实现。项目的主要编程语言是Python。

新手常见问题及解决步骤

问题一：项目依赖环境的搭建

问题描述：新手在使用项目时可能会遇到依赖环境搭建的问题，导致无法正常运行代码。

解决步骤：

1. 确保安装了Python 3.5或更高版本。
2. 安装TensorFlow 1.8版本（注意：此项目可能在最新版本的TensorFlow上不兼容）。
3. 安装所需的Python库，包括numpy、pickle和logging。可以使用以下命令安装：

   pip install numpy pickle logging
   

问题二：数据集的准备

问题描述：新手可能不知道如何准备和使用数据集。

解决步骤：

1. 下载SNLI数据集，并使用binarize_snli_dataset.py脚本来将其转换为二进制格式。
2. 使用prefix_dataset.py脚本来生成PREFIX数据集。
3. 确保这些数据集放置在相应的*_dataset文件夹中。

问题三：代码运行参数的配置

问题描述：新手在运行代码时可能不清楚如何设置正确的参数。

解决步骤：

1. 查看项目的README文件，了解不同参数的意义和默认值。
2. 根据需要修改参数，例如：
   • --base_name：设置基础名称，用于标识运行的结果。
   • --dataset：选择要使用的数据集，如PRFX10。
   • --word_dim：设置单词嵌入的维度。
   • --cell_type：选择RNN单元类型，如gru。
   • 其他参数，如--inputs_geom、--sent_geom等，用于设置几何空间类型。
3. 使用以下命令运行代码（示例）：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python3 hyp_rnn.py --base_name='' --dataset='PRFX10' --inputs_geom='hyp' --word_dim=5 --cell_type='gru' --cell_non_lin='id' --sent_geom='hyp' --bias_geom='hyp' --ffnn_geom='hyp' --ffnn_non_lin='id' --additional_features='dsq' --dropout=1.0 --before_mlr_dim=5 --mlr_geom='hyp' --reg_beta=0.0 --hyp_opt='rsgd' --lr_ffnn=0.01 --lr_words=0.1 --burnin='n' --proj_eps=1e-5 --batch_size=64 --root_path='/'
   

以上步骤可以帮助新手更好地理解和使用这个开源项目。在遇到问题时，建议仔细阅读项目的文档和README文件，以获取更多信息。

hyperbolic_nn Source code for the paper "Hyperbolic Neural Networks", https://arxiv.org/abs/1805.09112 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/hyperbolic_nn