PSE

(★ 117)

Official PyTorch implementation of PSE/PSRN: Fast and efficient symbolic expression discovery through parallelized symbolic enumeration. Evaluates millions of expressions simultaneously on GPU with automated subtree reuse.

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)
  • .gitignore
  • custom_data.csv
  • gen_csv_datasets.py
  • LICENSE
  • README-reproduce-guide.md
  • README.md
  • requirements.txt
  • result_analyze_chaotic.py
  • run_benchmark_all.py
  • run_chaotic.py
  • run_custom_data.py
  • run_realworld_EMPS.py
  • run_realworld_roughpipe.py
  • token_generator_config.yaml

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/intell-sci-comput/PSE

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd PSE

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Python

쉬움 추천
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
pip install -r baselines/algorithms/SPL/requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

jupyter notebook

브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

3. Make

보통
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
cd baselines/algorithms/DGSR/libs/NeuralSymbolicRegressionThatScales

이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.

make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

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