【亲测免费】 DeepHypergraph 项目下载及安装教程

DeepHypergraph 项目下载及安装教程

【免费下载链接】DeepHypergraph A pytorch library for graph and hypergraph computation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHypergraph

项目介绍

DeepHypergraph 是一个基于 PyTorch 的深度学习库，专门用于图和超图的计算。它支持低阶和高阶的消息传递，如从顶点到顶点、从一个域的顶点到另一个域的顶点、从顶点到超边、从超边到顶点、从顶点集到顶点集等。DeepHypergraph 支持多种结构，如低阶结构（图、有向图、二部图等）和高阶结构（超图等）。此外，它还集成了多种基于谱的操作（如基于拉普拉斯平滑）和基于空间的操作（如从域到域的消息传递）。DeepHypergraph 提供了多种常见的性能评估指标，并实现了许多最先进的模型，便于研究使用。

项目下载位置

DeepHypergraph 项目的源代码托管在 GitHub 上。你可以通过以下命令克隆项目到本地：

git clone https://github.com/iMoonLab/DeepHypergraph.git

项目安装环境配置

在安装 DeepHypergraph 之前，你需要确保你的系统满足以下环境要求：

• Python 3.7 或更高版本
• PyTorch 1.7 或更高版本
• CUDA（如果需要 GPU 支持）

以下是环境配置的步骤：

1. 安装 Python：确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。你可以通过以下命令检查 Python 版本：

   python --version
   

2. 安装 PyTorch：你可以通过以下命令安装 PyTorch：

   pip install torch
   

3. 安装 CUDA（可选）：如果你需要 GPU 支持，请确保你已经安装了 CUDA。你可以通过以下命令检查 CUDA 版本：

   nvcc --version
   

项目安装方式

DeepHypergraph 的安装非常简单。你可以通过以下步骤进行安装：

1. 进入项目目录：

   cd DeepHypergraph
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 DeepHypergraph：

   pip install .
   

项目处理脚本

DeepHypergraph 提供了一些示例脚本，帮助你快速上手。以下是一个简单的示例脚本，用于绘制图和超图：

import matplotlib.pyplot as plt
import dhg

# 绘制一个图
g = dhg.random.graph_Gnm(10, 12)
g.draw()

# 绘制一个超图
hg = dhg.random.hypergraph_Gnm(10, 8)
hg.draw()

# 显示图形
plt.show()

通过这个脚本，你可以轻松地绘制图和超图，并查看它们的结构。

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通过以上步骤，你应该能够成功下载、安装并开始使用 DeepHypergraph 项目。如果你在安装或使用过程中遇到任何问题，请参考项目的 GitHub 页面或官方文档获取更多帮助。

【免费下载链接】DeepHypergraph A pytorch library for graph and hypergraph computation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHypergraph