DTINet 项目启动与配置教程

DTINet 项目启动与配置教程

DTINet A Network Integration Approach for Drug-Target Interaction Prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dt/DTINet

1. 项目的目录结构及介绍

DTINet 项目的目录结构如下所示：

DTINet/
├── data/                   # 存储数据集相关文件
├── docs/                   # 项目文档
├── experiments/            # 实验配置和结果
├── models/                 # 模型定义和实现
├── scripts/                # 执行脚本，如数据预处理、训练、测试等
├── src/                    # 源代码，包括主程序和辅助功能
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py          # 数据集加载和预处理
│   ├── model.py            # 模型实现
│   ├── train.py            # 训练流程
│   └── test.py             # 测试流程
├── tests/                  # 单元测试
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── setup.py                # 项目设置文件
└── README.md               # 项目说明文件

• data/: 存放项目所需的数据集文件。
• docs/: 存放项目的文档资料。
• experiments/: 存放实验配置文件和实验结果。
• models/: 包含了模型的定义和实现代码。
• scripts/: 存放执行脚本，用于数据预处理、模型训练、模型测试等。
• src/: 源代码目录，包含了项目的核心代码。
  • dataset.py: 用于加载数据集并进行预处理。
  • model.py: 定义和实现了项目的核心模型。
  • train.py: 包含了模型的训练流程。
  • test.py: 包含了模型的测试流程。
• tests/: 包含了项目的单元测试代码。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖库。
• setup.py: 用于配置项目环境。
• README.md: 项目的说明文件，包含了项目的基本信息和如何使用项目。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 src/train.py 和 src/test.py。这两个文件分别用于启动模型的训练和测试过程。

• train.py: 此文件包含了启动训练过程所需的全部代码。执行 python src/train.py 将开始模型的训练。
• test.py: 此文件包含了启动测试过程所需的全部代码。执行 python src/test.py 将开始对模型进行测试。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 experiments/ 目录下。这些配置文件定义了模型的超参数、数据集路径、训练和测试的设置等。

配置文件可能以 .yaml 或 .json 等格式存在，例如 config.yaml。用户可以根据需要修改这些配置文件来改变模型的设置。

配置文件的加载通常在 src/train.py 和 src/test.py 中进行，例如：

import yaml

with open('experiments/config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

以上代码片段展示了如何读取 YAML 格式的配置文件。在配置文件中，用户可以定义如下内容：

• 数据集路径
• 模型结构参数
• 训练过程的超参数（如学习率、批大小、迭代次数等）
• 测试过程的设置

通过修改配置文件，用户可以方便地调整实验设置，而无需直接修改代码。

DTINet A Network Integration Approach for Drug-Target Interaction Prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dt/DTINet