开源项目 TGN 使用教程

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开源项目 TGN 使用教程

tgnTGN: Temporal Graph Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tg/tgn

1. 项目的目录结构及介绍

tgn/ ├── configs/ │ ├── config.yaml │ └── ... ├── data/ │ ├── preprocess.py │ └── ... ├── models/ │ ├── tgn.py │ └── ... ├── notebooks/ │ └── ... ├── scripts/ │ ├── train.py │ └── ... ├── tests/ │ └── ... ├── utils/ │ └── ... ├── README.md └── setup.py 

• configs/: 包含项目的配置文件，如 config.yaml。
• data/: 包含数据预处理脚本和其他数据相关文件。
• models/: 包含模型的实现，如 tgn.py。
• notebooks/: 包含 Jupyter 笔记本，用于交互式分析和实验。
• scripts/: 包含训练和评估模型的脚本，如 train.py。
• tests/: 包含测试脚本，用于确保代码的正确性。
• utils/: 包含各种实用工具和辅助函数。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，其中 train.py 是主要的启动文件。该文件负责加载配置、初始化模型、加载数据并进行训练。

# scripts/train.py import argparse from models.tgn import TGN from utils.config import load_config from data.preprocess import load_data def main(config_path): config = load_config(config_path) model = TGN(config) data = load_data(config) model.train(data) if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to config file") args = parser.parse_args() main(args.config) 

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，主要文件是 config.yaml。该文件包含了模型训练所需的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

# configs/config.yaml data: path: "data/processed/" batch_size: 32 model: embedding_dim: 128 num_layers: 2 train: epochs: 10 learning_rate: 0.001 

• data: 数据相关配置，如数据路径和批次大小。
• model: 模型相关配置，如嵌入维度、层数等。
• train: 训练相关配置，如训练轮数和学习率。

通过修改 config.yaml 文件，可以灵活地调整模型和训练过程的参数。

tgnTGN: Temporal Graph Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tg/tgn