MSGIFSR代码复现过程中遇到的问题

本文讲述了作者在华为云上尝试复现MSGIFSR代码时遇到的问题,主要集中在导入src模块的错误,通过添加sys.path解决。详细描述了如何处理数据(如Diginetica数据集)和执行脚本的过程。

MSGIFSR代码复现过程中遇到的问题

文章:Learning Multi-granularity Consecutive User Intent Unit
for Session-based Recommendation
code地址:[(https://github.com/SpaceLearner/SessionRec-pytorch)
]
我是在华为云上跑的代码,配置镜像是:pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04
规格是:GPU: 1*V100(32GB)|CPU: 8核 64GB
按照GitHub中的提示运行命令:
配置环境:conda env create -f environment.yaml
代码中有三个模型的代码,所以分开运行
首先运行MSGIFER模型:

  1. 处理数据(以diginetica数据集为例)
    python src/preprocess.py -d diginetica -f datasets/diginetica/train-item-views.csv
  2. 运行代码:
    python src/scripts/main_msgifsr.py(后面可以自己加上数据记得说明,也可以直接运行,这里运行的是sample数据集)
    如果想要运行diginetica数据集的话,在src/srcipts/main_msgifer.py中将数据集改为diginetica即可。
    运行过程中会出现ImportError: No module named 'src’的问题,解决办法如下:
    代码中添加以下两行代码,然后删除src.的前缀即可:
import os.path
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
### ECCV代码复现过程或教程 ECCV(European Conference on Computer Vision)作为计算机视觉领域的顶级会议之一,每年都会发布大量高质量的研究论文。这些论文通常伴随着代码的公开,以便研究者能够复现实验结果并进一步改进算法。以下内容涵盖了如何查找和复现ECCV相关代码过程[^1]。 #### 查找ECCV相关代码 1. **官方资源**:首先访问ECCV官方网站或其合作平台(如OpenAccess),这里通常会列出所有被接受的论文及其附属材料。部分论文会直接提供GitHub链接或其他代码托管平台地址。 2. **第三方平台**:如果官方没有提供代码链接,可以尝试在GitHub、Papers With Code等平台上搜索对应的论文标题或关键词。这些平台经常会有社区贡献的代码实现[^2]。 3. **作者主页**:许多研究者会在个人主页上分享他们的研究成果及配套代码。通过查阅论文中的作者信息,可以直接访问其主页寻找资源。 #### 复现代码的关键步骤 尽管避免使用“首先”、“然后”等词汇,但以下是复现过程中需要注意的核心事项: - 环境配置:确保安装了正确的依赖库版本。一些旧版本的框架可能与当前主流版本存在差异,需仔细阅读README文件中的要求。 - 数据准备:确认使用的数据集与论文描述一致,并按照指定格式进行预处理。 - 参数调整:部分超参数可能需要根据本地环境微调以达到最佳效果。注意记录每一次修改以便后续分析。 - 结果验证:对比自己的输出与论文中报告的结果,检查是否一致。若有较大偏差,则重新审视前面各环节是否存在错误。 #### 示例代码片段 以下是一个简单的PyTorch训练循环示例,适用于大多数深度学习模型的初步测试: ```python import torch from torch import nn, optim # 定义模型结构 model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10), nn.LogSoftmax(dim=1) ) # 指定损失函数和优化器 criterion = nn.NLLLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 假设trainloader已定义好 for images, labels in trainloader: # 将输入展平 images = images.view(images.shape[0], -1) # 清空梯度 optimizer.zero_grad() # 前向传播 output = model(images) loss = criterion(output, labels) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() ```
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