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RSS订阅原创 使用MobaXterm 运行python代码（II）——一个便捷的远程服务器控制操作软件
当你需要在linux服务器上跑代码时，MobaXterm 是一个非常好的软件，只要连接服务器 并将代码上传，就可以在这个软件中以符合window操作系统习惯去打开文件 执行代码等等。左上角这个按钮可以上传文件。这个我之前已经下载安装过了，就不演示了。这个博主写的很详细，推荐大家看。在右边的命令窗口，使用conda命令进行正常的python环境配置即可。打开后，直接将windows文件拖拽到想要上传的位置即可。详细的python配置环境命令 可以看之前写的这篇。2. 上传本windows主机的文件。
2025-04-07 16:54:40
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原创 论文集搜索网站-dblp 详细使用方法
如我这点开了2023年 ，第30届NDSS会议，可以看到底下按研究方向列出了许多论文。同样，在感兴趣的论文左边第二个文本按钮，是查看（view）论文。分享在dblp论文集中的两种论文搜索方式：关键字搜索，指定会议/期刊搜索。，点击第二个小文本按钮（view），即可看到这一届收录的论文。，直接在上方搜索栏，搜索关键字，底下会列出相关论文。点开NDSS会议后看到以下界面。这里以搜NDSS会议为例。同样在 dblp官方网址。首先在左上角页面栏中，选。，如我这找到NDSS会议。进入dblp官方网址。
2024-09-23 17:16:50
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原创 新版torch_geometric不存在uniform、maybe_num_nodes函数问题（Prune4ED论文报错解决）
在刚刚新建的虚拟环境下，执行以上命令，即可得到一个文件路径，如D:\....\try_time\lib\site-packages\torch_geometric\__init__.py。报错位置代码，是从torch_geometric.nn.pool.topk_pool去import函数的，所以沿着这个路径去找到topk_pool文件。访问D:\....\try_time\lib\site-packages\torch_geometric\nn\pool，打开topk_pool.py。
2024-09-21 13:07:25
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原创 .whl文件下载及pip安装
点击后出现以下界面，这里有torch相关的其他库，其中就包括torch_sparse。注意根据自己的python版本和系统选择，cp38代表python是3.8版本。去GitHub的pyg-team主页中找到pytorch-geometric包。选择需要的pytorch版本，这里我选择1.12.1。安装好后就可以删除本地的torch_sparse包了。二、python虚拟环境钟，切换到刚刚下载的目录。pip install 文件名.whl。一、找到自己需要的版本，点击下载。三、执行pip安装命令。
2024-09-20 21:30:01
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原创 跑深度学习模型Ⅲ：正确安装与torch版本对应的其他torch包
安装torch_grometric，torch_scatter, torch_sparse, torch_cluster库
2024-08-03 15:54:10
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原创 跑深度学习模型Ⅱ：一文安装正确pytorch及dgl
啊每次都是pytorch版本问题引发的一系列错误！nvcc --version 可以看到我的cuda版本是11.8nvidia-smi 查看NVIDIA驱动版本，可以看到我的驱动版本是522.06方法二： 去NVIDIA控制面板，查看本机GPU支持的CUDA版本具体操作：NVADIA的控制面板>帮助>系统信息>组件,可以看到我的版本是CUDA11,选择对应的版本。我的GPU支持11.8的CUDA版本在Pytorch官网中，根据自己的CUDA版本选择，复制安装命令。
2024-08-02 17:00:53
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原创 矩阵、向量、张量 一文彻底理清！
3维张量同样从最外层的[ ] 看起，最外层的[ ] 中只有一个矩阵元素，所以该方向大小为1；中间一层的[ ]包含 [ v1,v2,v3 ] 3个向量元素，所以该方向大小为3；最内层是[5, 78, 2, 34, 0] 包含5个数值元素，所以该方向大小为5。综上，y张量是(1,3,5)的3维张量。如 [5, 78, 2, 34, 0] 在这个方向上有5个元素，所以第二维大小为5。相当于这个方向上有3个元素 [ v1,v2,v3 ]，所以第一维大小为3。y1是二维张量，形状为(3,5)，也是3行5列的矩阵。
2024-08-02 11:27:50
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原创 squeeze()向量降维
向量维度降维，比如把（1,600）的向量T，它的第一维度值是1，第二维度值是600。通过T.squeeze(0)降维为（600,）
2024-08-01 17:27:48
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原创 稀疏矩阵和稠密矩阵
将稀疏矩阵转为稠密矩阵。以下是将上面的向量切片取值，[：,1]表示取所有行，第1列的元素（以0列为起点）稀疏矩阵由于0值过多，仅记有值的矩阵位置索引，如下图打印所示。更多nonzero()相关知识可看。更多矩阵介绍参考这篇博文。
2024-08-01 17:02:11
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原创 论文专业排版工具-LaTex下载及使用
LaTex下载参考这篇博客，写的很详细了。注意LaTex的下载 （先下载texlive+后下载TexStudio）
2024-07-31 11:19:53
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原创 PYTHON常用变量类型的基础使用
node_dict是一个字典，key是end_uuid 的值，每一个end_uuid对应的value值是一个字典{'graph_type': set(), 'graph_pairs_id': set(), 'anchor_of_graph': set()}。分别指定，添加end_uuid的'graph_type'的value值（ 因为是set，所以用.add），以及添加嵌套字典中其他两个value值。而这个字典又有三个key（三个字符串标识），每个key对应的value值是一个空的元组。
2024-07-15 21:26:20
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原创 ProvG代码复现重构（三）模型训练
将该E值输入到clf_model线形层中，用交叉熵损失训练该clf_model线性模型。最后argmax输出二分类结果(匹配 or 不匹配)，根据结果得到预测值pred和准确率。对每一批数据，经过图嵌入模型得到向量，对模型预测结果进行损失计算。计算emb_a和emb_b之间的匹配分数（论文中目标函数E），其中预测值也是论文中的目标函数E的公式计算。损失反向传播，并优化参数。论文中有损失计算公式。
2024-07-15 20:33:02
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原创 Neo4j不删除旧数据，如何新建一个数据库
如果需要切换回去，只需要在刚刚的neo4j.conf文件中，将dbms.default_database = testGraphPairs注释，把原来的dbms.default_database = neo4j取消注释即可。原来的数据库名称是neo4j，不用删除这一行，只需要添加一行，可以自己命名需要新建的数据库名称，我这里是testGraphPairs。一般有一个系统数据库和默认新建的一个neo4j数据库，如命令行中提示的是neo4j数据库。下面介绍社区版neo4j如何新建一个数据库。
2024-07-10 21:15:00
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原创 Neo4j图数据库的图构建
打开浏览器，访问上图圈出来的网址即可看到neo4j的界面。1. 下载neo4j。具体方法和基本操作可看。2. cmd中运行neo4j console。3. python脚本创建连接构图。
2024-07-03 12:32:52
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原创 hugging face下载bert模型并使用
点击File栏，常用pytorch所以下载这几个文件，存在本地一个新建文件夹中。bert-base-uncased是会转为英文小写的模型。一、进入hugging face 网站找到需要下载的模型。二、加载模型即可使用。
2024-05-14 19:57:21
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原创 远程服务器下安装python虚拟环境并运行项目
如需清华镜像加速：pip install [安装包] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。conda create -n [你的环境名称] python=[需要创建的python版本号]最后，运行python中main.py脚本，可以添加参数，也可以挂机训练模型并保存运行结果（可参考之前写的这篇。可以先在本地python项目中导出requirements.txt，获取需要安装的库。终端进入创建的python虚拟环境，并切入python项目文件夹下。
2024-05-10 22:19:16
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原创 ProvG代码复现重构（二）模型构建
SkipGNN不仅通过聚合来自直接相互作用的信息，而且通过聚合来自二阶相互作用的信息来预测分子相互作用，我们称之为跳跃相似性。与现有的GNN相比，SkipGNN接收来自交互网络中的双跳邻居和近邻的神经信息，并对消息进行非线性转换，以获得有用的预测信息。在药物-药物、药物-靶点、蛋白质-蛋白质和基因-疾病相互作用等四种相互作用网络上的实验表明，SkipGNN具有卓越而稳健的性能。参数选择模型：顺序嵌入模型 or baseline方法MLP。4. ConvEdgeType模型。
2024-05-07 17:09:17
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原创 python中类和继承
如图所示，nn.Module是该OrderEmbedder类的父类，在OrderEmbedder定义初始化的过程中，super(OrderEmbedder,self).__int__() 继承父类的__int__()初始化函数。
2024-05-06 16:59:40
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原创 python读写csv文件总结
表示读取data.csv文件，encoding为编码格式，除了utf-8，常用的还有gbk。这篇博客对于csv文件格式和读写总结的比较完整了。下面总结一些最常用的方式，以及补充一些细节。一、常用读csv文件。输出的1.csv如下。
2024-05-04 18:02:56
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原创 ProvG代码复现重构（一）数据准备
当同时添加许多参数时，可以使用parser.add_argument_group()创建一个参数组。argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器。还可以使用set_defaults()函数，设置参数默认值。一、参数设置argparse模块。
2024-04-30 18:16:25
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原创 图表示学习综述阅读笔记
在gnn中，节点嵌入是通过聚合节点邻居的嵌入来获得的（GNN的直觉是，一个节点的状态受到它与图中邻居的相互作用的影响）。图表示学习（图嵌入方法）研究图的表示向量的自动生成问题。大多数现实世界的图都是动态的和不断发展的，其中添加和删除了节点和边。基于静态GNN的图嵌入方法适用于不随时间变化的静态图的图表示学习。这篇综述将传统动态图嵌入分类为四类：基于聚合的、基于随机游走的、基于非gnn的深度学习和基于时态点过程的。传统的静态图嵌入方法可以分为三类:基于分解的、基于随机游走的和非gnn的深度学习方法。
2024-04-15 10:21:34
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原创 MobaXterm安装并访问服务器教程
SSH客户端就是可以使用SSH进行远程连接服务器的应用程序。SSH客户端通过使用SSH协议和密钥可以让用户安全的访问云服务器以及执行 shell 命令。为了防止通过网络进行的通信被窃取，SSH 协议通过 SSL 或安全套接字层协议进行通信加密。MobaXTerm是一款多功能的SSH客户端，以其高速连接、美观的用户界面以及其他工具所没有的附加功能而深受用户喜爱。MobaXTerm有一个文件浏览器、一个用于管理远程计算机上的图形界面的内置 XServer、许多扩展功能的插件。1. 点击Session。
2024-03-26 22:45:23
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原创 使用environment.yml直接配置python环境
导出的environment.yml包含了所有的环境依赖，可以直接用于配置自己的python环境。在python终端 conda create -n 环境名 python=版本。3. 根据environment.yml安装依赖。1. 首先建议创建一个python虚拟环境。2. 切换到虚拟环境下。
2024-02-22 21:02:38
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原创 GPU显存不足怎么办？
我是之前训练过模型，现在想重新训练，所以可以将之前保存的模型删除。用了13349/24564 Mib，只剩一半不到。在训练模型中由于GPU储存空间不足而中断。在代码中找到模型保存的位置，rm进行删除。1. 首先查看GPU内存信息。3. 再次查看GPU使用情况。2. 可以查看能清除的文件。
2023-12-18 15:50:29
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原创 Linux nohup命令可挂机训练模型
将标准错误 2 重定向到标准输出 &1 ，标准输出 &1 再被重定向输入到train_log.txt 文件中。今天分享一个linux的nohup命令，使用该命令运行代码模型，代码会在后台运行，电脑关机也可持续安全得跑模型。大家都知道训练模型大多要很长时间，如果电脑突然断电则模型又要重新训练。python main.py (--可加参数）> 重定向文件。其中重定向文件可以保存训练的参数指标，1. 切换到需要执行的文件目录。具体命令知识可看这篇。
2023-11-20 22:58:03
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原创 Pycharm如何在远程服务器上运行python项目
这一步一定要注意，不然服务器存的位置对应不上。Local Path是本地你python项目储存的位置，Remote Path是该项目需要映射到服务器的位置。（可以先提前在服务器中新建好一个空文件夹，用于存该项目。由于我们要添加远程服务器的python环境，这里点击On SSH。这次说说已经添加过服务器，打开python项目后，如何在pycharm中将代码上传到服务器运行，并实现本机调试。如果之前添加过服务器，可直接选择Existing。选择debug路径，还可添加参数配置指令。建好后可以修改解释器的名字。
2023-11-16 19:05:48
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原创 Pycharm远程服务器debug
注意先设置断点debug后，再选择Edit Configurations设置参数。连接好服务器后，这篇写的是如何在本机debug服务器上代码。2. 添加在服务器创建的虚拟环境中python解释器的位置。pycharm中连接远程服务器的教程看我前面一篇。1.在pycharm设置中添加远程服务器环境。可以把.args参数配置文件直接复制到这。点击ok就可以开始debug了。
2023-11-09 22:59:21
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原创 Linux如何重命名文件名
3. 再次ls查看文件，可以看到models文件已被重命名为trained_models_backups。1. 在终端切到文件夹，ls查看当前文件夹下所有文件。2. 使用指令可对文件夹下的指定文件重命名。
2023-11-08 21:54:13
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原创 远程服务器安装适配CUDA的pytorch
连接服务器，在terminal执行nvidia-smi命令查看。可能需要低于cuda version12.2，具体我也不太懂。兜兜转转尝试过好多教程，总是版本对应出错。注意要下载对应你的cuda版本的dgl，不然默认会下载cpu版的。3.1 先查看自己的cuda版本。官网找对应cuda版本的安装命令。一、查看需要安装的cuda版本。如果返回TRUE说明成功了！三、如果代码有用到dgl库。四、测试cuda是否可用。二、安装pytorch。
2023-11-07 21:43:30
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原创 远程服务器上下载conda并安装python环境
如需清华镜像加速：pip install [安装包] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。1. 在Anaconda官网找版本对应的下载地址，然后在终端执行以下命令，用wget下载所需的版本。conda create -n [你的环境名称] python=[需要创建的python版本号]5. 测试是否安装成功：输入conda -V ，如果出现版本号则说明安装好了。接着切换到环境的命令：conda activate [你的环境名称]一、安装Anaconda。
2023-11-06 21:06:15
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原创 Pycharm远程控制服务器
接下来就可以在terminal中切换目录，运行python项目。注意：需要用专业版pycharm。2. 进入Mapping页面。出现这个则代表成功上传代码。1. 添加远程服务器配置。4. 测试是否链接成功。
2023-11-06 20:54:08
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原创 基于word2vec新闻分类任务实现
word2vec是一个经典基础的词嵌入模型，将单词转化到高维向量空间。人们认为向量空间中，距离相近的向量，其语义更接近。利用这一思想，我们可实现新闻分类任务，向量表示被分到同一簇的新闻文本，其语义事件描述大概率是属于同一类新闻。class_vectors为获取体育新闻语料库和政治新闻语料库的文本向量。2. 为指定的类型分别训练相应语料库的词向量，可采用基于gensim库的word2vec模型；3. 将待分类的输入文本词向量化，分别与以上类别的向量表示比较相似程度。1. 定义需要的类型；
2023-09-24 12:45:21
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原创 Windows配置doccano标注工具
python manage.py creat_admin --noinput --username "用户名" --email "邮箱"doccano作为标注数据的开源工具，为人工标注数据提供便利，节约时间。本文参考这个博主成功在windows10安装部署doccano。这里注意，需要你cd到刚刚你通过git把项目克隆到本地的地址。在github上下载好doccano项目后，注意切换到base，make migrate。这里双引号中的、密码和可以改成你自己的。doccano工具的具体使用介绍。
2023-08-30 17:31:38
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