简易等变图神经网络（Simple Equivariant GNN）安装与使用指南

简易等变图神经网络（Simple Equivariant GNN）安装与使用指南

simple-equivariant-gnnA short and easy PyTorch implementation of E(n) Equivariant Graph Neural Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simple-equivariant-gnn

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项目目录结构及介绍

简易等变图神经网络项目遵循了典型的Python开源项目布局，其主要目录结构如下所示：

simple-equivariant-gnn/
├── README.md           - 项目说明文件，概述项目的目的和基本使用方法。
├── requirements.txt    - 项目依赖列表，用于安装必要的库和工具。
├── setup.py            - Python包的安装脚本。
├── simple_equivariant_gnn/
│   ├── __init__.py     - 包初始化文件。
│   ├── models.py       - 定义核心模型架构，包括等变图神经网络层。
│   ├── utils.py        - 辅助函数集合，如数据预处理、模型评估等。
│   └── layers.py       - 实现特定的图神经网络层逻辑。
├── examples/           - 示例代码，展示如何使用该框架进行图数据的训练和预测。
│   └── example_usage.py - 入门示例，引导用户快速上手。
├── tests/              - 单元测试和集成测试，确保代码质量。
└── docs/               - 文档资料，可能包括API参考和其他技术文档。

每个子目录或文件都有明确的功能定位，确保用户可以清晰地理解项目结构，并快速找到所需的部分。

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项目的启动文件介绍

在examples/example_usage.py中，你可以找到项目的启动示例。这个脚本演示了如何实例化项目中的图神经网络模型，并应用到一个简单的图数据集上。通过修改此脚本或参照其结构，用户可以开始实验自己的数据和设置。

# 假设内容（实际内容可能不同）
from simple_equivariant_gnn.models import SimpleEquivariantGNN
from simple_equivariant_gnn.utils import load_example_data

# 加载示例数据
data = load_example_data()

# 初始化并配置模型
model = SimpleEquivariantGNN(hidden_dim=64, num_classes=10)

# 训练过程通常会在这里定义，包括损失函数、优化器的选择与模型迭代训练
# model.train(data)

# 测试或评估模型
# results = model.evaluate(data)

请注意，上述代码块是示例性的，实际的启动流程需参照项目提供的具体实现。

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项目的配置文件介绍

虽然在提供的GitHub链接中没有明确指出存在单独的配置文件（如.yaml或.json），但在实际开发过程中，配置文件常用来管理运行时的可调整参数，如学习率、批次大小等。对于simple-equivariant-gnn项目，配置项可能被直接写入代码中，尤其是在模型初始化或数据加载部分。若项目采用高级实践，配置可能集中在一个或多个文件内，便于管理和调整。用户在使用时，可以根据需要自定义这些参数，或查找项目内相关的变量声明进行手动配置。

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注意: 以上信息基于一般开源项目结构和常规做法假设，具体细节请以项目官方文档或源码注释为准。由于没有提供具体的配置文件和详细功能描述，这些章节可能需要根据实际项目文件进行适当调整。

simple-equivariant-gnnA short and easy PyTorch implementation of E(n) Equivariant Graph Neural Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simple-equivariant-gnn