网络表示学习框架OpenNE的搭建与调试

• OpenNE的简单介绍

  OpenNE，是清华大学计算机科学与技术系的研究人员在 GitHub 上发布的基于网络表示学习（NE/NRL） 的训练和测试框架 ，其中统一了 NE 模型输入/输出/评测接口，并且修订和复现了目前比较经典的网络表征学习模型”。
  传统的节点表示方式是采用向量的形式，整个社交网络的表示是以邻接矩阵的方式表示的，显然邻接矩阵都很稀疏，而且维数很大。所以为了解决这些传统网络带来的问题，Network enmbedding应运而生，它主要是从社交网络中的节点以一个低纬度的向量形式进行表达。
  其中在2014年提出的DeepWalk算法，第一次将文字中中的向量表示方式应用到离散的社交网络图中，2016年出现的Node2vec模型是在DeepWalk的基础之上进行了随机游走策略的改进，实现了深度优先和广度优先搜索策略的一种平衡。2015年提出的LINE算法结合了一阶相似度和二阶相似度，进行了社区发现。
  OpenNE实现和修改的模型包括DeepWalk、LINE、node2vec、GraRep、TADW 和 GCN，后续还将根据已公布的NRL 论文持续实现更多有代表性的NE模型。
  接下来，我们言归正传，开始OpenNE框架的搭建与测试。

• OpenNE框架的搭建与调试

• OpenNE代码下载
  首先打开github官方网站，搜索OpenNE，点击排名第一个的链接
  https://github.com/thunlp/OpenNE
  点击“Download Zip”，下载到常用的工作区文件夹中并解压
  

• 搭建运行环境
  解压之后的项目目录情况如下，解释一下：这里项目名称是OpenNE-master1（我自己改名字了，原来是OpenNE-master），也就是项目的主目录；下面有data文件夹，包含的是4个数据集；src文件夹，包含openne文件夹和一些.py文件，其中主要的__main__.py文件就在openne文件夹下面；首先我们肯定最先想要做的就是运行__main__.py文件，要在cmd命令框中进入到OpenNE-master目录下，输入python main.py命令。
  
  输入命令之后就会报出一堆的错误，为什么呢，因为环境不对。所以首先就要检查一下自己电脑上python的版本，cmd命令框中输入python --version
  
  结果显示，我的电脑上安装的是python3.7.3版本的，很遗憾，OpenNE框架代码是在python2.7的环境上运行的，但我们不可能去重新下载一个python环境，这样太不现实了。所以我推荐的最佳解决方法是：安装Anaconda，创建虚拟环境。（不要试图把python2.7版本的代码改成python3.7.3版本的，相信我 会让你改到崩溃，我就在这个坑里待了1天半的时间，最终还是放弃了，用了Anaconda，结果晚上就调试通了代码）。

• Anaconda的下载和安装

• 认识Anaconda
  Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
  Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换
  Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等，Miniconda包括Conda、Python。

• Anaconda的下载和安装
  下载链接地址https://www.anaconda.com/download/
  
  我下载的是windows3.7 64位的（具体下载哪个版本要根据自己的实际情况，选择32-bit或者64bit的），安装包有662MB，耐心等待。
  
  双击这个Anaconda3-2019.03-Windows-x86.exe文件进行安装，安装路径我选择了默认 C:\ProgramData\Anaconda3（自己可以根据情况需要安装到其他路径）；
  一路点击next进行到下一步，经过漫长的等待，终于安装成功。
  
  这一个选项可以都选上。

• 设置环境变量

windows用户可以打开控制面板-系统-高级系统设置-环境变量-path，进行设置

在变量值里面加上anaconda的安装目录的Scripts文件夹，我的路径是E:\CodeAPP\Anacoda3.0\Scripts，则在变量值一栏末尾输入 ；E:\CodeAPP\Anacoda3.0\Scripts（注意是英文分号）
检查anaconda安装是否成功，cmd+r 打开命令行输入 conda --version

如果出现conda 4.6.11类似的语句，就说明安装成功
为了避免一些不必要的错误，在命令行中输入conda upgrade --all 先把所有工具包进行升级。

• 创建虚拟环境

接下来我们就可以用anaconda来创建许多独立的python环境，接下来可以打开Anaconda Prompt命令框了，

active

active可以帮助我们建立一个个独立的虚拟环境，我们这里需要的是创建一个名称为python27的虚拟环境并指定python版本为2.7(这里conda会自动找2.7中最新的版本下载)
conda create -n pthon27 python=2.7
这样，我们就成功的创建了一个虚拟环境， 接下来我们要切换这个环境，同样还是用active命令，后面要加上要切换的环境名称。

• 切换环境

activate learn
这里我们可以先用conda env list展示一下环境列表

好了，到这里我们已经成功拥有了一个独立的python2.7的环境，接下来我们需要配置OpenNE框架所用到的包。

• anaconda安装包

第一步，我们需要做的是要读清楚OpenNE需要哪些版本的包，看requirements.txt；

这里需要7个包，我们要下载对应的版本。安装之前我们可以用conda list命令先检查一下已经安装的包有哪些

这里显示了所有的已经安装的包，但是对应的版本并不是OpenNE框架中所需要的，所以我们要重新安装，首先要卸载之前的包 ，如之前的numpy包为1.16版本，卸载命令 conda remove numpy，然后安装numpy 1.14版本，命令为conda install numpy=1.14，

conda install numpy==1.14 //这里的==可以改成=
conda install networkx==2.0
conda install scipy==0.19.1
conda install tensorflow==1.10.0
conda install gensim==3.0.1
conda install scikit-learn==0.19.0

如果遇到安装失败的情况，多试几遍就可以了，可能是网络延迟的问题，记住一定不要打错字母！

• 注意：关于import 问题，即报错是No module named ‘–’，但‘–’是框架中已经存在的模块，这个问题真是很坑啊，其实没必要在模块前面加上级包名，其实原因是进错了目录，是主目录，不是openne目标（即不是__main__.py的父级目录）！ 其实去查看github官网上的阅读须知就明白了！
  官网上明确写明了是主目录！
• 参数问题
  如果出现上述错误，说明是代码差不多跑通了，只是运行的时候没有提交参数，加油！
• 运行时加入参数
  首先我选择了数据集最小的CORA进行gcn算法的调试，命令为

python src/openne/__main__.py --method gcn --label-file data/cora/cora_labels.txt --input data/cora/cora_edgelist.txt --graph-format edgelist --feature data/cora/cora.features --epochs 200 --output vec_all.txt --clf-ratio 0.1

进行到这里，说明离成功不远了，但是我把其中一个的cora写成了core，然后报出了FileEorror的错误，显然这是文件路径错误！我还傻傻的调了1个半小时，唉~ 所以敲命令的时候要格外的认真！

• 代码跑通，出现结果
  等待几分钟之后，结果出现
  
  进行到这一步，代码终于跑通了！**但是，**只是代码跑通了一个而已，具体怎么实现还需要仔细的调试运行，然后就是根据自己的理解、自己的算法让代码按照自己的想法进行，加油，后续的OpenNE框架的具体理解还会继续分享~