Deep-Drug-Coder 项目教程

Deep-Drug-Coder 项目教程

Deep-Drug-CoderA tensorflow.keras generative neural network for de novo drug design, first-authored in Nature Machine Intelligence while working at AstraZeneca.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Drug-Coder

1. 项目的目录结构及介绍

Deep-Drug-Coder 项目的目录结构如下：

Deep-Drug-Coder/
├── datasets/
│   └── ddc_pub/
├── env/
├── figures/
├── models/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── demo_cRNN.ipynb
├── demo_heteroencoder.ipynb
├── setup.py

目录介绍：

• datasets/: 包含项目使用的数据集。
• env/: 可能包含虚拟环境配置文件。
• figures/: 包含项目中使用的图表。
• models/: 包含训练好的模型文件。
• .gitattributes 和 .gitignore: Git 配置文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• demo_cRNN.ipynb 和 demo_heteroencoder.ipynb: Jupyter Notebook 演示文件。
• setup.py: 项目的安装配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 Jupyter Notebook 演示文件：

• demo_cRNN.ipynb: 演示如何使用 Descriptor Conditional Recurrent Neural Networks (cRNNs) 进行直接控制的新分子生成。
• demo_heteroencoder.ipynb: 演示如何使用异构编码器进行分子编码和新生成。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 setup.py，它负责项目的安装和配置。以下是 setup.py 的基本内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='DeepDrugCoder',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'tensorflow-gpu>=2.0',
        # 其他依赖项
    ],
    # 其他配置项
)

配置文件介绍：

• name: 项目的名称。
• version: 项目的版本号。
• packages: 需要安装的包。
• install_requires: 项目依赖的其他库。

通过以上配置，可以确保项目在安装时自动安装所需的依赖库。

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以上是 Deep-Drug-Coder 项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

Deep-Drug-CoderA tensorflow.keras generative neural network for de novo drug design, first-authored in Nature Machine Intelligence while working at AstraZeneca.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Drug-Coder