gnn-meta-attack 项目使用教程

gnn-meta-attack 项目使用教程

gnn-meta-attack Implementation of the paper "Adversarial Attacks on Graph Neural Networks via Meta Learning". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnn-meta-attack

1. 项目目录结构及介绍

gnn-meta-attack 项目的目录结构如下：

gnn-meta-attack/
├── data/
│   └── ...
├── metattack/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.ipynb
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据集文件。
• metattack/: 包含实现元学习攻击的主要代码文件。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• demo.ipynb: 一个 Jupyter Notebook 文件，用于演示项目的使用方法。
• requirements.txt: 列出了项目所需的 Python 依赖包。
• setup.py: 用于安装项目的 Python 脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 demo.ipynb，这是一个 Jupyter Notebook 文件，提供了项目的使用示例和演示。

启动步骤

1. 确保你已经安装了 Jupyter Notebook。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

   pip install notebook
   

2. 启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

3. 在 Jupyter Notebook 界面中，打开 demo.ipynb 文件，按照其中的步骤运行代码。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，它列出了项目运行所需的 Python 依赖包。

配置文件内容

numpy
scipy
scikit-learn
tensorflow
matplotlib
seaborn

安装依赖

在项目的根目录下，运行以下命令来安装所需的依赖包：

pip install -r requirements.txt

其他配置

• .gitignore: 用于指定 Git 忽略的文件和目录，通常不需要手动修改。
• setup.py: 用于安装项目的 Python 脚本，通常在发布项目时使用。

通过以上步骤，你可以顺利地启动和配置 gnn-meta-attack 项目，并开始使用其中的功能。

gnn-meta-attack Implementation of the paper "Adversarial Attacks on Graph Neural Networks via Meta Learning". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gn/gnn-meta-attack