在macOS上运行PSCN-debug

2024-06-04 09:10:47

一、背景

由于对比实验的需要，需要跑一下这个PSCN。机子是21款14寸MacBook Pro 。

主要有三点需要注意：

anaconda 环境配置
代码兼容性修改
pynauty

先上最后的成功截图

二、问题解决

2.1、anaconda环境配置

一开始我是直接在pycharm上install的tensorflow，但每次一跑都会出现错误代码132，一查是tensorflow的环境没有配置好。

然后我就去安装miniforge，打开GitHub没在code页面找到python 3.9的，就下载了mambaforge，结果还是python 3.10的，还是成功地把自己的base环境升级成了3.10，吐。

后来（第二天）换了一个思路，去搜索在m1 pro上安装anaconda环境的教程，找到一个教程。这下成了。

MacBook21-m1 pro芯片安装Anaconda及TensorFlow的GPU版本（提供全部所需文件）_金色麦田~的博客-CSDN博客

2.2、代码兼容性修改

我使用的networkx版本是2.4，实际上我从2.0一直试到2.5，但是在2.4的时候查了一下，网上说G.node已经deprected了，于是就改成了nodes，这也是我解决的最后一个bug。

python - AttributeError: 'Graph' object has no attribute 'node' - Stack Overflow

d=dict((k, v) for k, v in self.nx_graph.nodes.items())

2.3、pynauty

利用下述代码安装pynauty，不需要使用作者给出的0.6.0版本，不仅不适用于m1-pro并且安装麻烦。

pip install --upgrade pynauty

另外需要将import部分中的代码改为如下：

from pynauty.graph import canon_label,Graph

不使用原来的，因为新的已经改名了

from pynauty.graph import canonical_labeling,Graph

三、未解决的问题

发现在jupyter上import PSCN时总是会出现kernel died的情况，索性就直接在pscn.py中加了个main函数进行调用了。

if __name__ == '__main__':bzr_dataset = load_local_data('./data', 'bzr', attributes=True)X, y = zip(*bzr_dataset)pscn=PSCN(w=35,k=5,epochs=10,batch_size=32,verbose=2,attr_dim=3,dummy_value=np.repeat(0,3)) #see receptive_field_maker_example for more detailsX_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.33, random_state=42)# seepscn.fit(X_train, y_train)preds = pscn.predict(X_test)np.sum(preds == y_test) / len(y_test)

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