GFlowNet 开源项目教程

GFlowNet 开源项目教程

gflownetGenerative Flow Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gf/gflownet

项目介绍

GFlowNet 是一个基于 PyTorch 构建的库，旨在轻松训练和扩展 GFlowNets（也称为 GFN 或生成流网络）。GFlowNets 是一种机器学习框架，用于概率和生成建模，广泛应用于科学发现问题。简而言之，GFlowNets 可以被视为一种生成模型，旨在按照奖励函数 $R(x)$ 的比例采样对象 $x \in \mathcal{X}$。这使得 GFlowNets 能够从高奖励区域中采样多样化的对象。

项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库并安装必要的依赖项：

git clone https://github.com/GFNOrg/gflownet.git
cd gflownet
pip install -r requirements.txt

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 GFlowNet 库进行训练和采样：

import torch
from gflownet import GFlowNet

# 定义环境
class SimpleEnvironment:
    def __init__(self):
        self.state_space = ...
        self.action_space = ...

    def step(self, action):
        # 实现环境步骤逻辑
        pass

# 创建环境实例
env = SimpleEnvironment()

# 初始化 GFlowNet
gfn = GFlowNet(env)

# 训练 GFlowNet
gfn.train(num_epochs=100)

# 采样
samples = gfn.sample(num_samples=10)
print(samples)

应用案例和最佳实践

科学发现

GFlowNets 在科学发现领域有广泛的应用，特别是在蛋白质、分子或晶体的逆向设计中。例如，Mila AI4Science 团队使用 GFlowNets 进行晶体采样，以生成具有理想性质和约束的晶体。

多保真主动学习

Hernandez-Garcia 和 Saxena 等人提出了一种多保真主动学习方法，使用 GFlowNets 在 RealML 会议上展示了其在多保真数据集上的有效性。

典型生态项目

Crystal-GFN

Crystal-GFN 是一个使用 GFlowNets 进行晶体采样的项目，旨在生成具有理想性质和约束的晶体。该项目在 NeurIPS 2023 的 AI4Mat 研讨会上获得了 spotlight。

分子构象生成

Volokhova 和 Koziarski 等人提出了一种使用 GFlowNets 生成平衡分子构象的方法，该项目在 NeurIPS 2023 的 AI4Mat 研讨会上进行了展示。

通过这些案例和项目，我们可以看到 GFlowNets 在科学发现和机器学习领域的广泛应用和潜力。

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