文件名称：GraphFlow:IJCAI 2020论文“ GraphFlow随附的代码和数据
文件大小：67KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 09:20:53
deep-learning pytorch machine-comprehension conversational-ai graph-neural-networks
图流 IJCAI 2020论文随附的代码和数据 开始吧 先决条件 这段代码是用python 3编写的。您将需要安装一些python软件包才能运行该代码。 我们建议您使用virtualenv来管理您的python软件包和环境。 请按照以下步骤创建python虚拟环境。 如果尚未安装virtualenv ，请使用pip install virtualenv进行pip install virtualenv 。 使用virtualenv venv创建一个虚拟环境。 使用source venv/bin/activate激活虚拟环境。 使用pip install -r requirements.txt安装软件包pip install -r requirements.txt 。 运行模型 从下载预处理的数据，并将数据文件夹放在根目录下。 （注意：如果您无法访问以上数据，请从下载。） 运行模型
【文件预览】：
GraphFlow-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----LICENSE(11KB)
----src()
--------download.sh(1KB)
--------coqa_scripts()
--------quac_scripts()
--------doqa_scripts()
--------main.py(2KB)
--------config()
--------core()
--------annotate_graphs.py(3KB)
----requirements.txt(54B)