Neural Relational Inference (NRI) 项目使用教程

Neural Relational Inference (NRI) 项目使用教程

NRI Neural relational inference for interacting systems - pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nri1/NRI

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于PyTorch实现的Neural Relational Inference (NRI) 模型。以下是项目的目录结构及其简要说明：

NRI/
├── data/                   # 存储数据生成脚本和数据集
├── lstm_baseline.py        # LSTM基线模型的实现
├── modules.py              # 定义了模型中使用的模块
├── train.py                # 训练NRI模型的脚本
├── train_dec.py            # 单独训练解码器的脚本
├── train_enc.py            # 单独训练编码器的脚本
├── utils.py                # 一些工具函数
├── __init__.py             # 初始化文件，通常为Python包的入口
├── LICENSE                 # 项目使用的许可证文件
├── README.md               # 项目说明文件
└── requirements.txt        # 项目依赖的Python包列表

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件包含了初始化和启动NRI模型训练过程的主要逻辑。以下是 train.py 的基本使用方法：

python train.py

你可以通过添加参数来指定不同的数据集或训练选项，例如：

python train.py --suffix charged5

这将使得模型在5个粒子的电荷模拟数据集上进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

本项目并没有专门的配置文件。所有的训练参数和选项都是通过命令行参数传递给训练脚本的。不过，你可以在训练脚本中找到默认参数设置，例如 train.py 中可能包含了如下类似的参数解析部分：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Train the NRI model')
parser.add_argument('--suffix', type=str, default='', help='Suffix for the dataset')
# 添加其他参数
args = parser.parse_args()

如果你想更改训练的默认参数，你可以在运行脚本时指定它们，或者在脚本中直接修改参数解析部分。

以上就是Neural Relational Inference (NRI) 项目的基本使用教程。你可以根据自己的需求调整参数和选项，开始你的模型训练。

NRI Neural relational inference for interacting systems - pytorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nri1/NRI