MolScore 项目启动与配置教程

MolScore 项目启动与配置教程

MolScore An automated scoring function to facilitate and standardize the evaluation of goal-directed generative models for de novo molecular design 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MolScore

1. 项目目录结构及介绍

MolScore 项目的主要目录结构如下所示：

MolScore/
├── benchmarks/           # 存储基准测试数据
├── data/                 # 存储项目所需的数据文件
├── docs/                 # 项目文档
├── examples/             # 示例代码和脚本
├── mol-score/            # 项目核心代码
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py        # 数据集处理模块
│   ├── models.py         # 模型定义模块
│   ├── train.py          # 训练模块
│   └── utils.py          # 工具模块
├── requirements.txt      # 项目依赖
├── setup.py              # 项目安装脚本
├── tests/                # 单元测试代码
└── README.md             # 项目说明文件

• benchmarks/: 包含用于比较和验证项目性能的基准测试数据。
• data/: 存储项目运行过程中需要使用的数据文件，如训练集、验证集等。
• docs/: 项目文档的存放位置，可用于项目说明和用户指南。
• examples/: 提供了一些示例代码和脚本，帮助用户快速上手项目。
• mol-score/: 项目核心代码目录，包含了项目的主要逻辑。
  • __init__.py: 初始化模块，使 Python 将目录当作包处理。
  • dataset.py: 处理数据集相关的代码。
  • models.py: 定义了项目所使用的模型。
  • train.py: 包含训练模型的代码。
  • utils.py: 一些通用的工具函数。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖库。
• setup.py: 用于安装项目的 Python 脚本。
• tests/: 存储对项目代码进行单元测试的代码。
• README.md: 项目的基本信息，通常包含项目的安装和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 train.py 文件进行，该文件包含了模型的训练和验证逻辑。以下是 train.py 的基本结构：

import sys
from mol_score.dataset import load_data
from mol_score.models import build_model
from mol_score.train import train

if __name__ == "__main__":
    # 加载数据集
    data = load_data("path/to/data")
    # 构建模型
    model = build_model()
    # 训练模型
    train(model, data)

用户可以通过直接运行 train.py 文件来启动训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常为 config.json，该文件位于项目根目录。配置文件包含了项目运行所需的各种参数，例如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是一个配置文件的示例：

{
    "data_path": "path/to/data",
    "model": {
        "type": "MolScoreModel",
        "params": {
            "hidden_size": 512,
            "num_layers": 3
        }
    },
    "train": {
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.001,
        "epochs": 10
    }
}

在项目运行时，会读取该配置文件，并根据配置文件中的参数进行模型的构建和训练。用户可以根据自己的需求修改配置文件中的参数，以适应不同的运行环境或实验需求。

MolScore An automated scoring function to facilitate and standardize the evaluation of goal-directed generative models for de novo molecular design 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MolScore