Configuration

• pip install -r requirements.txt
• pipenv shell
• export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/bgauzere/src/gedlibpy #Experiences
• xp_ged.py : prediction of molecular property

Méthodes d'optimisation

TODO

TODO

• configure main pour gerer le fw et les rings
• Probleme de RAM -> regler par le refactoring (chez moi oui) ?
• Redondance de code entre main et evaluate.py
• Pourquoi quand on réduit le dataset ça ne marche pas ?
• Doc forward de GedLayer (hugo et sidney)
• evaluate.py : redondance de code

Dans les commentaires et docstrings, renseignez d'éventuels trucs à faire et/ou à corriger avec les mots clés "TODO" et "QUESTION". Pour les lister: grep -rn TODO --include "*py"

Egalement, analyser les redondances entre main, evaluate et le package training

• training/gedtrain.py: TODO : function trop longue, à factoriser
• evaluate.py:TODO : Ne marche pas
• evaluate.py:TODO : A modifier pour prendre en compte les matrices d'adjacence ?
• deepged/svd.py: # TODO Look into it
• deepged/GedLayer.py: # TODO : a virer autre part ?
• deepged/GedLayer.py: TODO
• deepged/GedLayer.py: Doc TODO
• deepged/GedLayer.py: Doc TODO
• deepged/GedLayer.py: TODO : a verifier
• deepged/GedLayer.py: TODO : nom à changer ?
• deepged/GedLayer.py: TODO : a factoriser avec toutes les fonctions de calcul de mapping
• deepged/GedLayer.py: TODO : Utile ? pas vu dans le grep. à virer probablement
• regression.py:TODO : à reprendre pour intégrer au main
• legacy/graph_torch/svd.py: # TODO Look into it

Tests

Pour lancer les tests, installer pytest et faire python -m pytest depuis la racine

Execution

Pour lancer le projet : main.py avec ses arguments de lancement suivant :

• -v pour la verbosité
• -n pour normaliser les valeurs de la GED
• device permet a l'utilisateur de chosir la solution hardware de calcul (i.e : cpu ou gpu)
• path permet de renter le chemin d'accès vers le dataset, plus précisément le fichier .ds
• approximation permet de choisir la méthode d'approxiamtion (Frank Wolf ou Rings)
• labelNode permet de choisir les labels pour les noeuds dépend du dataSet
• labelEdge permet de choisir les labels pour les arrêtes dépend du dataSet

Toutes ces informations son disponible si l'argument -h est donné.

Tensorboard

Pour lancer le tensorboard : tensorboard --logdir runs