Update README.md
conda create -n jittor_env python=3.9 -y
conda activate jittor_env
pip install jittor
pip install jittor_geometric
把源码克隆到服务器上(确保你在工程主目录下,比如 data/ 的同级目录) git clone https://github.com/AlgRUC/JittorGeometric.git
进入刚刚下载的源码文件夹 cd JittorGeometric
安装当前目录的项目(注意最后有一个小数点 “.”) pip install .
安装完成后,切回到你的上级工作目录 cd ..
打开终端,进入虚拟环境Jittor_env conda activate jittor_env python pct.py
sbatch run.sh
本赛道将使用 Jittor 深度学习框架 ,PCT模型微调完成三维形状分类任务
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Jittor_2
热身赛二开源项目代码操作指南:
测试分数0.87
1、 数据集在比赛网页自行下载;
2、 创建环境
conda create -n jittor_env python=3.9 -y
3、激活该环境
conda activate jittor_env
4、 安装基础的 Jittor 框架
pip install jittor
5、 安装 JittorGeometric 图神经网络库
pip install jittor_geometric
6、下载Jittor库
把源码克隆到服务器上(确保你在工程主目录下,比如 data/ 的同级目录) git clone https://github.com/AlgRUC/JittorGeometric.git
进入刚刚下载的源码文件夹 cd JittorGeometric
安装当前目录的项目(注意最后有一个小数点 “.”) pip install .
安装完成后,切回到你的上级工作目录 cd ..
7、一切环境依赖配置完成后开始运行代码pct.py
打开终端,进入虚拟环境Jittor_env conda activate jittor_env python pct.py
8、如果和我一样是集群slum提交任务 需要写一个run.sh 提交任务号
sbatch run.sh