图神经网络之针对短文本分类的异质图注意力网络 - 让代码跑起来

本文介绍如何运行图神经网络类论文的代码。

《EMNLP 2019开源论文：针对短文本分类的异质图注意力网络》

论文介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/eCmvUaM4Vg5KCFQJcRO-TQ

论文地址：https://www.paperweekly.site/papers/3211

GitHub代码实现地址：https://github.com/ytc272098215/HGAT

 

一、需要的环境：

Anaconda3 (Python 3.6或3.7)、Pytorch、gensim

 

二、环境配置简要指南：

1. Anaconda下载地址https://www.anaconda.com/download/，根据自己的平台选择下载安装包，并完成安装。Anaconda是很常用的平台，安装过程不再赘述。

2. Pytorch安装官网https://pytorch.org/get-started/locally/，在Anaconda Prompt执行以下命令：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

由于Pytorch较大，如果Pytorch安装缓慢，可以添加清华大学镜像站至Anaconda，在终端中输入以下命令：

conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes

以及：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

然后要注意将官网提供的命令行中的-c pytorch去除，即运行

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

等待一段时间即可安装成功。

3. gensim安装官网https://pypi.org/project/gensim/，在Anaconda Prompt执行以下命令：

pip install --upgrade gensim

4. 检查环境

利用 import xxx 或者 pip list 检查是否正确安装。

 

 

可能出现的错误：

a.无法定位程序输入点于……动态链接库

找到anaconda安装路径，进入 \DLLS 文件夹，查看 libcrypto-1_1-x64.dll 文件的修改日期，进入 \Library\bin 文件夹，查看 libcrypto-1_1-x64.dll 文件修改日期，如果两文件修改日期不同，用 DLLS文件夹下的 libcrypto-1_1-x64.dll 替换 bin文件夹下的libcrypto-1_1-x64.dll，重新尝试安装

b.The environment is inconsistent, please check the package plan carefully.

解决方法：

conda install anaconda

 

三、运行代码

在Anaconda Prompt执行命令

cd ./model/code/ python train.py

cd ./model/code/  是说要定位到代码所在文件夹。例如：

程序将开始运行。初始数据集是example

 

四、更换数据集

https://github.com/ytc272098215/HGAT提供了更多的数据集，可以通过Google Drive下载。解压后如下：

以运行agnews数据集为例，需要将agnews文件夹放到 .\model\data 文件夹，更改 .\model\code 中 train.py 的一句代码。

将

dataset = 'example'

改为

dataset = 'agnews'

保存后运行即可。

可能出现的错误：

No such file or director

解决方法：注意文件是否正确放在.\model\data 文件夹，检查之前 cd 进入的根目录是否正确。