一、参考网址

https://zhuanlan.zhihu.com/p/681215971
https://github.com/google-deepmind/alphageometry

二、安装步骤

1、环境 wsl2 ubuntu， python 3.10 ，见前面文章

2、克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/google-deepmind/alphageometry.git

3、进入项目目录：

cd alphageometry

4、运行run.sh

4.1先打开文件注释掉

virtualenv -p python3 .

source ./bin/activate

再运行
bash run.sh

4.2注意：
中间安装requirements出错etils[epath]，按照提示升级pip
pip install --upgrade pip

下面步骤会比较耗时：二十多分钟（也许10分钟ctrl+c中断后重新执行bash run.sh这样操作几次）
Installing collected packages: sentencepiece, pytz,。。。。。

4.3 + gdown --folder https://bit.ly/alphageometry无法下载
提示 Cannot retrieve the public link of the file. You may need to change the permission to 'Anyone with the link', or have had many accesses.
解决：下载下面连接中3个文件，https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1ZLaZ2ajtOcILDWa5ePPLX1bmaf_BNRZV
在alphageometry目录下创建目录ag_ckpt_vocab,下载网址中的三个文件，拷贝到该目录下
run.sh中注释下面命令后继续

pip install --require-hashes -r requirements.txt

gdown --folder https://bit.ly/alphageometry

4.4 错误ModuleNotFoundError: No module named 'tkinter'
sudo apt-get install python3.10-tk
删除目录meliad_lib 后继续重新 bash run.sh

4.5 会跳出一个三角形的图，表示成功

三、快速启动代码

1、以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 AlphaGeometry 解决一个基本的几何问题：

import alphageometry
 
# 定义一个几何问题
problem = "Given a triangle ABC with sides AB = 3, BC = 4, and AC = 5, find the area of the triangle."
 
# 使用 AlphaGeometry 解决问题
solution = alphageometry.solve(problem)
 
# 输出解决方案
print(solution)

写到一个a.py文件中(utf-8)，然后python a.py运行

2、 ModuleNotFoundError: No module named 'transformer'
把meliad_lib/meliad 加入环境变量
echo $PYTHONPATH
export PYTHONPATH=.:./meliad_lib/meliad
echo $PYTHONPATH

四应用案例和最佳实践

应用案例
AlphaGeometry 在教育领域有着广泛的应用。例如，教师可以利用 AlphaGeometry 来辅助教学，帮助学生更好地理解复杂的几何概念。此外，AlphaGeometry 还可以用于自动化考试系统，自动生成和批改几何题目。

最佳实践
数据集准备：在使用 AlphaGeometry 进行训练时，确保使用多样化和高质量的几何问题数据集，以提高模型的泛化能力。
模型调优：根据具体应用场景，对模型进行适当的调优，以达到最佳的性能。
可解释性分析：在生成解决方案时，注重模型的可解释性，确保生成的解决方案易于理解和验证。
典型生态项目
AlphaGeometry 作为一个开源项目，与其他相关项目形成了丰富的生态系统。以下是一些典型的生态项目：

DeepMind Lab：一个用于训练和测试 AI 模型的虚拟环境，可以与 AlphaGeometry 结合使用，进行更复杂的几何问题求解。
TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，AlphaGeometry 基于 TensorFlow 构建，可以方便地进行模型训练和部署。
SymPy：一个用于符号计算的 Python 库，AlphaGeometry 利用 SymPy 进行符号推理，提高解决方案的准确性。
通过这些生态项目的结合，AlphaGeometry 能够发挥更大的潜力，解决更多样化和复杂的几何问题。

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root本文作者
176 天前回复

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1. root本文作者
  176 天前回复
  
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wsl 安装alphageometry