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gallop610/graphqsat_deepgate

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结合GraphQSAT与DeepGate2代码进行测试

1.1 文件说明

  • data文件夹:存储GQSAT初始的CNF数据
  • aigdata文件夹:存储进行AIG转换后的aig相关数据
  • deepgate文件夹:保存当前的deepgate2 model的相关API
  • deepgatesat文件夹:对gqsat相关内容重新整合
  • dqn_modified.py:对当前的框架进行重新整合

1.2 运行命令

(1)后台运行命令

nohup python -u dqn_modified.py > log.txt 2>&1 &

当前问题:

每个episode执行即为完成一个cnf或者circuit的赋值

GraphQSAT网络更新可以使得cnf在每个episode的执行步数逐渐变小,即cnf消去越来越快,因此,后续的episode需要进行网络更新的次数也会逐渐减小

在learner.step_ctr一定(50000)的情况下,cnf的episode数量会比较多

DeepGate预训练网络+MLP更新目前没有使得circuit的执行步数逐渐变小,因此,后续的episode需要进行网络更新的次数和之前差不多,所以cnf的episode数量也比较少

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