开源项目 `protein-frame-flow` 使用教程

开源项目 protein-frame-flow 使用教程

protein-frame-flowFast protein backbone generation with SE(3) flow matching.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/protein-frame-flow

项目目录结构及介绍

protein-frame-flow/
├── README.md
├── setup.py
├── requirements.txt
├── protein_frame_flow/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.yaml
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── helper.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── model.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dataset.py

• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• protein_frame_flow/: 项目主目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • main.py: 项目启动文件。
  • config.yaml: 项目配置文件。
  • utils/: 工具函数目录。
    • helper.py: 辅助函数文件。
  • models/: 模型目录。
    • model.py: 模型定义文件。
  • data/: 数据处理目录。
    • dataset.py: 数据集处理文件。

项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型等核心功能。以下是 main.py 的主要内容：

import argparse
from protein_frame_flow.utils import helper
from protein_frame_flow.models import model
from protein_frame_flow.data import dataset

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Protein Frame Flow")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    config = helper.load_config(args.config)
    data = dataset.load_data(config)
    model = model.ProteinModel(config)
    model.train(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

• argparse: 用于解析命令行参数。
• helper.load_config: 加载配置文件。
• dataset.load_data: 加载数据集。
• model.ProteinModel: 初始化模型。
• model.train: 训练模型。

项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含了模型训练所需的各种参数。以下是 config.yaml 的一个示例：

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

model:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

train:
  log_interval: 10

• data: 数据相关配置。
  • path: 数据集路径。
  • batch_size: 批处理大小。
• model: 模型相关配置。
  • learning_rate: 学习率。
  • epochs: 训练轮数。
• train: 训练过程配置。
  • log_interval: 日志输出间隔。

通过以上配置文件，可以灵活调整模型训练的各项参数，以适应不同的需求。

protein-frame-flowFast protein backbone generation with SE(3) flow matching.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/protein-frame-flow