README.md

# KamNet_pytorch

## 项目简介

KamNet 是一种面向球形液体闪烁体探测器的前沿神经网络模型。它利用 S² 和 SO(3) 群上的等变卷积操作，使模型对三维旋转具有不变性，适用于几何深度学习和非欧数据建模研究。

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## 环境部署

### 1. 拉取镜像

```bash
docker pull harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10
```

### 2. 创建容器

```bash
docker run -it \
--network=host \
--hostname=localhost \
--name=kamnet \
-v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
-v $PWD:/workspace \
--ipc=host \
--device=/dev/kfd \
--device=/dev/mkfd \
--device=/dev/dri \
--shm-size=512G \
--privileged \
--group-add video \
--cap-add=SYS_PTRACE \
-u root \
--security-opt seccomp=unconfined \
harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 \
/bin/bash
```

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## 测试步骤

### 1. 拉取代码

```bash
git remote add origin http://developer.sourcefind.cn/codes/bw-bestperf/kamnet_pytorch.git
cd kamnet_pytorch/
```

### 2. 安装依赖

```bash
pip install joblib cython rtree shapely pyembree "trimesh[easy]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

cd KamNet/lie_learn && pip install e .   #可能耗时较长
cd ../ && cd s2cnn && python setup.py install
```

### 3、获取优化包

```
curl -f -C - -o rocblas-install-1117-bug110157.tar.gz https://wuzh01.hpccube.com:65015/efile/s/d/bWFtaW5nMTAx/75c4336061c1be03  
#设置环境变量
CURRENT_DIR=$(pwd)
export LD_LIBRARY_PATH=$CURRENT_DIR/rocblas-install/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#验证环境变量设置
echo $LD_LIBRARY_PATH | tr ':' '\n' | head -3
```

## 训练

```bash
cd KamNet_pytorch/s2cnn/examples/mnist
#生成球面MNIST数据集
python3 gendata.py
# 进入缺失文件的目录
cd /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/lie_learn/representations/SO3/pinchon_hoggan/
# 从官方仓库手动下载缺失的矩阵文件
wget https://raw.githubusercontent.com/AMLab-Amsterdam/lie_learn/master/lie_learn/representations/SO3/pinchon_hoggan/J_dense_0-150.npy
#numa绑定，查看机器numa亲和度
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
numactl --cpunodebind=3 python run_new.py --network original
```

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## 贡献指南

欢迎对KamNet项目进行贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库，并新建分支进行功能开发或问题修复。
2. 提交规范的 commit 信息，描述清晰。
3. 提交 Pull Request，简述修改内容及目的。
4. 遵守项目代码规范和测试标准。
5. 参与代码评审，积极沟通改进方案。

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## 许可证

本项目遵循 MIT 许可证，详见 [LICENSE](./LICENSE) 文件。

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感谢您的关注与支持！如有问题，欢迎提交 Issue 或联系维护团队。