trRosetta 项目安装与使用教程

trRosetta 项目安装与使用教程

trRosettaA package to predict protein inter-residue geometries from sequence data项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trRosetta

1. 项目的目录结构及介绍

trRosetta/
├── data/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── models/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── src/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── tests/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 存放预训练的模型文件。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，用于数据处理、模型训练等。
• src/: 存放项目的源代码文件。
• tests/: 存放项目的测试文件。
• config/: 存放项目的配置文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 src/ 目录下，具体文件名可能因项目结构不同而有所差异。以下是一个常见的启动文件示例：

# src/main.py

import argparse
from config import config
from models import model
from data import data_loader

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="trRosetta 项目启动脚本")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config/config.yaml', help='配置文件路径')
    args = parser.parse_args()

    # 加载配置文件
    config.load_config(args.config)

    # 加载数据
    data = data_loader.load_data()

    # 初始化模型
    model = model.Model()

    # 训练或预测
    if config.get('mode') == 'train':
        model.train(data)
    else:
        model.predict(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• main.py: 项目的启动文件，负责加载配置、数据、模型，并根据配置进行训练或预测。
• argparse: 用于解析命令行参数，允许用户指定配置文件路径。
• config.load_config(): 加载配置文件，配置文件路径通过命令行参数指定。
• data_loader.load_data(): 加载数据，数据加载方式由配置文件决定。
• model.Model(): 初始化模型，模型训练或预测的具体逻辑在模型类中实现。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 config/ 目录下，常见的配置文件格式为 YAML 或 JSON。以下是一个示例配置文件：

# config/config.yaml

mode: train
data:
  path: data/dataset.csv
  batch_size: 32
model:
  type: CNN
  layers: 5
  learning_rate: 0.001
train:
  epochs: 10
  save_path: models/model.pth

配置文件介绍

• mode: 指定项目运行模式，可以是 train 或 predict。
• data: 数据相关配置，包括数据路径和批处理大小。
• model: 模型相关配置，包括模型类型、层数和学习率。
• train: 训练相关配置，包括训练轮数和模型保存路径。

通过修改配置文件，用户可以灵活调整项目的运行参数，以适应不同的需求。

trRosettaA package to predict protein inter-residue geometries from sequence data项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trRosetta