benchmark_model
Este script fornece uma forma simples de avaliar o desempenho de diferentes arquiteturas GNN em conjuntos de dados comuns e comparar o seu desempenho.
- Skills
- Científico
- 3
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/benchmark-model && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__benchmark-model.md -o .claude/skills/benchmark-model/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
#!/usr/bin/env python3
"""
Benchmark GNN models on standard datasets.
This script provides a simple way to benchmark different GNN architectures
on common datasets and compare their performance.
Usage:
python benchmark_model.py --models gcn gat --dataset Cora
python benchmark_model.py --models gcn --dataset Cora --epochs 200 --runs 10
"""
import argparse
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, GATConv, SAGEConv, GINConv
from torch_geometric.datasets import Planetoid, TUDataset
from torch_geometric.loader import DataLoader
from torch_geome
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