跑通Fast-EGNN的demo程序

1.下载原代码

github链接

2.配置环境

这个环境比较奇怪，笔者尝试了多次，总算找到了以最短时间配置好环境的方式（以AutoDL为例）
预设版本：

然后根据原项目的requirement.txt文件下载对应版本的库

• 这个很重要，如果版本不一样会出现非常多的问题，建议为这个项目新建一个环境
• requirement.txt也需要修改，笔者直接下载时报错。
  修改后如下：

dgl==1.1.3
graph_nets==1.1.0
h5py==3.10.0
joblib==1.3.2
lie_learn==0.0.1.post1
MDAnalysis==2.7.0
MDAnalysisData==0.9.0
numpy==1.24.1
packaging==24.0
scikit_learn==1.3.2
scipy==1.12.0
sympy==1.12
torch==2.1.0
torch_geometric==2.5.2
torch_scatter==2.1.2
torch_sparse==0.6.18
tqdm==4.66.1

数据集

protein数据集

如果出现：

File "/root/miniconda3/lib/python3.10/urllib/request.py", line 643, in http_error_default
    raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

说明需要连接代理。
如果连接代理失败，需要手动去下载数据集
下载数据集方法
根据报错信息找到下载数据集的文件：
笔者使用的路径在此处

/root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/MDAnalysisData/adk_equilibrium.py

打开adk_equilibrium.py这个文件查看

（1）数据下载

需要用到两个数据

然后到对应的url中下载（需要代理）
将下载好的文件放进对应文件夹中，/root/FastEGNN-main/data/ adk_equilibrium
其中/root/FastEGNN-main/data/ 是需要在主程序运行脚本中修改的文件目录

# Sample Shell Script for Protein Dataset``

data_directory=/root/FastEGNN-main/data
virtual_channel=3
cutoff_rate=0.5
model='FastEGNN'

python ./main_protein.py --model $model --data_directory $data_directory --dataset_name 'adk' --seed 43 --early_stop 100 \
                         --virtual_channel $virtual_channel --cutoff_rate $cutoff_rate --device 'cpu'

注意：下载的数据文件名和实际程序中的数据文件名有出入，需要按照图片中的进行修改。

（2）一些修改

将download_is_missing改成False

nbody数据集

按照readme的操作就行了，比较简单