Primero crear y activar entorno virtual

• Crear el entorno virtual python -m venv venv
• Activar el entorno virtual .\venv\Scripts\activate

Instalar dependencias

• Comienza instalando uv pip install uv

Instala el resto de dependencias (numpy svgpathtools tqdm matplotlib)

uv pip install numpy svgpathtools tqdm matplotlib

• Instala pytorch por separado, importante revisar la versión de cuda necesaria, si es de generación 20/30/40... usar la version cu121
• si no se tiene una tarjeta nvidia, por defecto usara el CPU

uv pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

--------------Flujo de ejecución de los scripts--------------

Preprocesar el SVG para crear los datos de entrenamiento

python preprocess_hierarchical.py

Cargar y procesar los datos

python dataset.py

Entrenar el modelo

python train.py

Generar una visualziación final de los resultados obtenidos

python generate_final_plot.py

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• El script verify_data carga y dibuja los datos del archivo JSON asi se visualiza si el archivo está siendo generado correctamente

python verify_data.py

• El script model.py sirve para comprobar que la entrada de datos es correcta

python model.py