【亲测免费】 ProteinBERT-PyTorch 项目使用教程

ProteinBERT-PyTorch 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ProteinBERT-PyTorch 项目的目录结构如下：

protein-bert-pytorch/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── protein_bert_pytorch/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• protein_bert_pytorch/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • model.py: 定义了 ProteinBERT 模型的主要代码。
  • ...: 其他辅助文件和模块。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 setup.py，它负责项目的安装和打包。以下是 setup.py 的基本内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='protein-bert-pytorch',
    version='0.1.0',
    description='Implementation of ProteinBERT in Pytorch',
    author='Phil Wang',
    author_email='lucidrains@gmail.com',
    url='https://github.com/lucidrains/protein-bert-pytorch',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'torch',
        'numpy',
        '...',
    ],
    classifiers=[
        'License :: OSI Approved :: MIT License',
        'Programming Language :: Python :: 3.6',
        'Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence',
    ],
)

启动文件介绍

• setup.py: 使用 setuptools 进行项目的安装和打包。
  • name: 项目名称。
  • version: 项目版本。
  • description: 项目描述。
  • author: 作者信息。
  • url: 项目仓库地址。
  • packages: 需要包含的包。
  • install_requires: 项目依赖的其他库。
  • classifiers: 项目分类信息。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过代码中的参数进行配置。以下是 model.py 中定义 ProteinBERT 模型时的一些关键参数：

import torch
from protein_bert_pytorch import ProteinBERT

model = ProteinBERT(
    num_tokens=21,
    num_annotation=8943,
    dim=512,
    dim_global=256,
    depth=6,
    narrow_conv_kernel=9,
    wide_conv_kernel=9,
    wide_conv_dilation=5,
    attn_heads=8,
    attn_dim_head=64
)

配置参数介绍

• num_tokens: 词汇表大小。
• num_annotation: 注释维度。
• dim: 模型维度。
• dim_global: 全局维度。
• depth: 模型深度。
• narrow_conv_kernel: 窄卷积核大小。
• wide_conv_kernel: 宽卷积核大小。
• wide_conv_dilation: 宽卷积膨胀率。
• attn_heads: 注意力头数。
• attn_dim_head: 每个注意力头的维度。

通过调整这些参数，可以对模型进行配置和优化。