ProxASAGA 开源项目使用手册

ProxASAGA 开源项目使用手册

ProxASAGA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProxASAGA

1. 项目目录结构及介绍

ProxASAGA 是一个实现proximal asynchronous stochastic average gradient (ProxASAGA)方法的开源库，用于解决大规模非光滑组合优化问题。以下是其主要的目录结构及其简介：

ProxASAGA/
├── doc                    # 文档相关资料
├── gitignore              # Git忽略文件配置
├── LICENSE                # 许可证文件，采用BSD-3-Clause协议
├── Makefile               # 编译配置文件，用于编译C++代码
├── README.md              # 项目说明文档
├── prox_asaga.py          # Python示例脚本，演示如何使用编译后的库执行算法
├── proxasaga_atomic.cpp   # 包含并行算法实现的关键C++源码，利用原子操作
└── ...

这个项目将核心算法部分以C++实现，提高了计算效率，并通过Python接口提供易于使用的交互方式。prox_asaga.py是直接与用户互动的入口点，展示如何调用该库进行模型训练。

2. 项目启动文件介绍

• 启动文件：prox_asaga.py

  这个Python脚本是项目的运行入口，用于演示ProxASAGA算法的应用。它训练一个逻辑回归模型，并在不同的处理器数量上运行（1到4），展示了算法的并发处理能力。要执行此脚本，首先需确保满足依赖项并完成编译步骤。

3. 项目配置文件介绍

• 主要配置：无直接的配置文件

  ProxASAGA的配置主要是通过修改Makefile来控制编译选项和环境设置。例如，如果你打算使用不同的编译器或者有特定的编译参数需求，就需要编辑Makefile来进行调整。对于实际应用中的参数配置，如学习率、迭代次数等，它们通常是在运行时通过脚本或程序内部参数设定，而不是外部配置文件。

快速入门指南

1. 环境准备：确保你的系统已安装GCC或Clang（可能需要调整Makefile以支持Clang）、CFFI、NumPy和SciPy。
2. 编译代码：打开终端，切换到项目根目录下，执行make命令来编译C++代码。
3. 运行示例：编译完成后，使用命令python prox_asaga.py来运行示例，观察并分析输出结果。

请注意，由于具体参数和配置细节可能随项目更新而变化，建议查阅最新版本的项目文档或GitHub仓库中的README文件获取详细指导。

ProxASAGA 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProxASAGA