MolCLR 项目安装与使用教程

MolCLR 项目安装与使用教程

MolCLR项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MolCLR

1. 项目目录结构及介绍

MolCLR 项目的目录结构如下：

MolCLR/
├── data/
│   ├── pre-training/
│   └── benchmarks/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── molclr.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_utils.py
│   └── ...
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py

目录结构介绍

• data/: 存放预训练数据和基准测试数据。
  • pre-training/: 预训练数据。
  • benchmarks/: 基准测试数据。
• models/: 存放模型定义文件。
  • molclr.py: MolCLR 模型的主要实现文件。
• utils/: 存放工具函数和辅助代码。
  • data_utils.py: 数据处理相关的工具函数。
• configs/: 存放配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• main.py: 项目启动文件。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是 MolCLR 项目的启动文件，负责加载配置、初始化模型、加载数据并启动训练或测试过程。

import argparse
from configs.config import Config
from models.molclr import MolCLR
from utils.data_utils import load_data

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="MolCLR Training and Evaluation")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config.yaml', help='Path to the config file')
    args = parser.parse_args()

    config = Config(args.config)
    model = MolCLR(config)
    data = load_data(config)

    # 训练或测试逻辑
    if config.mode == 'train':
        model.train(data)
    elif config.mode == 'eval':
        model.evaluate(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动命令

python main.py --config configs/config.yaml

3. 项目配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是 MolCLR 项目的配置文件，包含了模型训练和测试所需的各种参数。

# 训练模式
mode: train

# 数据路径
data_path: data/pre-training

# 模型参数
model:
  hidden_dim: 128
  num_layers: 3

# 训练参数
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

# 评估参数
eval:
  batch_size: 64

配置文件说明

• mode: 指定运行模式，可选值为 train 或 eval。
• data_path: 数据路径，指定预训练数据或基准测试数据的路径。
• model: 模型参数，包括隐藏层维度 hidden_dim 和层数 num_layers。
• train: 训练参数，包括批量大小 batch_size、学习率 learning_rate 和训练轮数 epochs。
• eval: 评估参数，包括批量大小 batch_size。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整模型的训练和测试行为。

MolCLR项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MolCLR