ProteinGCN 项目使用教程

ProteinGCN 项目使用教程

ProteinGCN ProteinGCN: Protein model quality assessment using Graph Convolutional Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProteinGCN

1. 项目的目录结构及介绍

ProteinGCN 项目的目录结构如下：

ProteinGCN/
├── data/
│   └── protein/
├── pretrained/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── arguments.py
├── config.py
├── correlation.py
├── data.py
├── model.py
├── overview.png
├── preprocess.sh
├── preprocess_pdb_to_pkl.py
├── requirements.txt
├── train.py
└── utils.py

目录结构介绍：

• data/: 存放数据集的目录，包含用于训练和测试的蛋白质数据。
• pretrained/: 存放预训练模型的目录。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、依赖项、使用方法等信息。
• arguments.py: 处理命令行参数的脚本。
• config.py: 项目的配置文件，包含各种配置参数。
• correlation.py: 计算相关系数的脚本。
• data.py: 数据处理相关的脚本。
• model.py: 定义模型的脚本，包含图卷积网络（GCN）的实现。
• overview.png: 项目的概览图。
• preprocess.sh: 预处理脚本，用于安装必要的库和工具。
• preprocess_pdb_to_pkl.py: 将 PDB 文件转换为 pickle 文件的预处理脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的脚本。
• utils.py: 工具函数脚本，包含一些辅助函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py。该文件负责启动模型的训练过程。以下是 train.py 的基本使用方法：

python train.py trial_run --epochs 10

参数说明：

• trial_run: 训练运行的名称。
• --epochs 10: 指定训练的轮数为 10 轮。

在成功运行后，会在 data/pkl/results/ 目录下生成一个名为 trial_run 的文件夹，其中包含测试结果 test_results.csv 和最佳模型检查点 model_best.pth.tar。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py。该文件包含了项目的各种配置参数，例如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是 config.py 中的一些关键配置项：

# 数据路径配置
DATA_DIR = 'data/protein'

# 模型配置
EMBEDDING_DIM = 128
HIDDEN_DIM = 64

# 训练配置
BATCH_SIZE = 32
LEARNING_RATE = 0.001

配置项说明：

• DATA_DIR: 数据集的存储路径。
• EMBEDDING_DIM: 嵌入层的维度。
• HIDDEN_DIM: 隐藏层的维度。
• BATCH_SIZE: 批处理大小。
• LEARNING_RATE: 学习率。

通过修改 config.py 中的配置项，可以调整模型的行为和训练过程。

ProteinGCN ProteinGCN: Protein model quality assessment using Graph Convolutional Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProteinGCN