SaProt 项目使用教程

SaProt 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

SaProt/
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── environment.sh
├── bin/
├── config/
├── dataset/
├── example/
├── figures/
├── model/
├── output/
│   └── ClinVar/
├── scripts/
├── utils/
└── weights/
    └── PLMs/

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的概述、安装方法、使用说明等。
• init.py: Python 包的初始化文件。
• environment.sh: 用于配置项目环境的 Shell 脚本。
• bin/: 存放可执行文件或二进制文件的目录。
• config/: 存放项目配置文件的目录。
• dataset/: 存放数据集的目录。
• example/: 存放示例代码或数据的目录。
• figures/: 存放项目相关图表的目录。
• model/: 存放模型相关文件的目录。
• output/: 存放输出结果的目录，例如 ClinVar 子目录。
• scripts/: 存放脚本文件的目录。
• utils/: 存放工具函数或辅助代码的目录。
• weights/: 存放模型权重文件的目录，例如 PLMs 子目录。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件通常是指用于启动项目或执行主要功能的脚本文件。在 SaProt 项目中，启动文件可能位于 scripts/ 目录下，或者在 example/ 目录下。以下是一个可能的启动文件示例：

# 启动项目的脚本文件
python scripts/run_model.py

scripts/run_model.py 文件介绍

# scripts/run_model.py

import os
import sys

# 导入项目中的模型和配置文件
from model import SaProtModel
from config import load_config

def main():
    # 加载配置文件
    config = load_config('config/default.yaml')
    
    # 初始化模型
    model = SaProtModel(config)
    
    # 运行模型
    model.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动步骤

1. 确保已经安装了项目所需的所有依赖。
2. 在终端中运行 python scripts/run_model.py 启动项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目的各种参数和设置。在 SaProt 项目中，配置文件可能位于 config/ 目录下。以下是一个可能的配置文件示例：

config/default.yaml 文件介绍

# config/default.yaml

model:
  name: "SaProt_650M_AF2"
  path: "/your/path/to/SaProt_650M_AF2"

dataset:
  path: "dataset/training_data.csv"
  batch_size: 32

training:
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

output:
  path: "output/results.csv"

配置文件说明

• model: 定义模型的名称和路径。
• dataset: 定义数据集的路径和批处理大小。
• training: 定义训练的轮数和学习率。
• output: 定义输出结果的路径。

配置文件的使用

在启动项目时，可以通过加载配置文件来初始化模型和数据集，例如：

# 加载配置文件
config = load_config('config/default.yaml')

# 初始化模型
model = SaProtModel(config)

通过这种方式，可以灵活地调整项目的配置，以适应不同的需求和环境。