DNABERT_2 开源项目教程

DNABERT_2 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/DNABERT_2

1. 项目的目录结构及介绍

DNABERT_2 项目的目录结构如下：

DNABERT_2/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── dnabert.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
└── config/
    └── config.yaml

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• data/: 数据目录，包含处理前和处理后的数据文件。
  • processed/: 处理后的数据文件。
  • raw/: 原始数据文件。
• models/: 模型目录，包含模型的定义和实现。
  • dnabert.py: DNABERT模型的实现文件。
• notebooks/: Jupyter笔记本目录，包含示例代码和演示。
  • example.ipynb: 示例笔记本，展示如何使用DNABERT模型。
• scripts/: 脚本目录，包含训练和评估模型的脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • evaluate.py: 评估模型的脚本。
• config/: 配置文件目录，包含项目的配置文件。
  • config.yaml: 配置文件，定义了项目的各种参数和设置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 scripts/evaluate.py。

scripts/train.py

该文件用于训练DNABERT模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 加载数据。
• 定义模型。
• 训练模型。
• 保存训练好的模型。

scripts/evaluate.py

该文件用于评估训练好的DNABERT模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 加载数据。
• 加载模型。
• 评估模型性能。
• 输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config/config.yaml。该文件采用YAML格式，定义了项目的各种参数和设置。

配置文件内容示例

data:
  raw_data_path: "data/raw/dataset.csv"
  processed_data_path: "data/processed/dataset.pkl"

model:
  hidden_size: 768
  num_attention_heads: 12
  num_hidden_layers: 12

training:
  batch_size: 32
  num_epochs: 10
  learning_rate: 5e-5

evaluation:
  metrics: ["accuracy", "f1_score"]

配置文件介绍

• data: 数据相关配置。
  • raw_data_path: 原始数据文件路径。
  • processed_data_path: 处理后的数据文件路径。
• model: 模型相关配置。
  • hidden_size: 隐藏层大小。
  • num_attention_heads: 注意力头数。
  • num_hidden_layers: 隐藏层数。
• training: 训练相关配置。
  • batch_size: 批大小。
  • num_epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。
• evaluation: 评估相关配置。
  • metrics: 评估指标，如准确率和F1分数。

通过配置文件，用户可以方便地调整项目的参数和设置，以适应不同的需求和场景。

DNABERT_2 The official implementation of DNABERT-2. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/DNABERT_2