用于药物发现中深度学习开发的高级代码库。
项目描述
AIDD 代码库
使用 PyTorch-Lightning 在药物发现应用程序中进行深度学习开发的高级代码库。
依赖项
代码库需要以下附加依赖项
- CUDA >= 11.4
- PyTorch >= 1.9
- Pytorch-闪电 >= 1.5
- RDKit
- 可选支持：tensorboard 和/或 wandb
安装
代码库可以使用 PyPI 安装pip，或者您选择的包管理器，使用
pip install aidd-codebase
用法
- 配置：编码框架在文件arguments.py中有许多参数数据类。该文件包含每个模型的所有标准参数。因为它们是数据类，所以您可以轻松地根据自己的需要调整它们。
你的 Seq2Seq 适配是否需要额外的参数？从 arguments.py 导入 Seq2SeqArguments，创建您自己的继承它的数据类并添加您的额外参数。
*请务必注意，向脚本提供参数的顺序如下：*
- --flags 覆盖 config.yaml
- config.yaml 覆盖 arguments.py 中
的默认值 - 没有时使用 arguments.py 中的默认值提供其他值
最后，它将所有参数存储在 config.yaml
- 用途：编码框架有四个主要部分：
- 实用程序
- 数据实用程序
- 楷模
- 解释
应该使用这些部件
- 文件设置：系统中文件的设置最好使用如下：
coding_framework
|-- ..
ESR X
|-- project 1
|-- data
|-- ..
|-- Arguments.py
|-- config。 yaml
|-- main.py
|-- datamodule.py
|-- pl_framework.py
贡献者
AIDD 联盟的所有成员都对打包做出了贡献。
行为守则
在代码库、问题跟踪器、聊天室和邮件列表中进行交互的每个人都应遵守PyPA 行为准则。
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源分布
aidd-codebase-0.1.9.tar.gz
(28.0 kB
查看哈希)
内置分布
aidd_codebase-0.1.9-py3-none-any.whl
(43.6 kB
查看哈希)
关
aidd_codebase -0.1.9-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | ec75eed8d50f0e5e75cdf7f6a1908c6d751b33ffa6a7e938304fcdcdb6bfe53f |
|
| MD5 | eb512d78058fa113579de9492b87e86b |
|
| 布莱克2-256 | ff66bf46efd26d17f50d91176484512d18313b72fa8a43e0d2cfcca42106c1ea |