G-SchNet 开源项目安装与使用指南

G-SchNet 开源项目安装与使用指南

G-SchNetG-SchNet - a generative model for 3d molecular structures项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/G-SchNet

1. 目录结构及介绍

G-SchNet 是一个基于 SchNetPack 的扩展，用于生成三维分子结构的生成式神经网络模型。以下是该仓库的基本目录结构及其简要说明：

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├── LICENSE                 # 许可证文件
├── README.md               # 主要的项目介绍和快速指引
├── setup.py                # Python 包安装脚本
├── src                     # 源代码目录，包含了主要的实现逻辑
│   └── ...                 # 子目录和相关源码文件
├── gitignore               # Git 忽略文件列表
├── pre-commit-config.yaml  # 预提交检查配置文件
└── github/workflows        # 可能包含的GitHub Actions工作流配置

该项目的核心功能位于 src 目录下，而 setup.py 负责包的构建和安装过程。README.md 文件提供了关于如何使用和训练模型的重要信息。

2. 项目的启动文件介绍

在 G-SchNet 中，并没有明确标记为“启动文件”的特定文件，但通常项目的主要入口点可以通过以下几种方式启动：

• 训练新模型：通过运行脚本或利用 schnetpack-gschnet 提供的命令行工具来开始训练过程。
• 使用预训练模型：项目中可能包含或指向预训练模型的使用方法，这通常涉及加载模型并调用相关函数进行分子生成或其他预测任务。

为了实际启动项目，你需要首先创建一个支持的 Conda 环境并安装必要的依赖项，例如通过以下步骤：

git clone https://github.com/atomistic-machine-learning/schnetpack-gschnet
conda create -n gschnet
conda activate gschnet
pip install /path/to/schnetpack-gschnet

接着，根据项目文档中的指示执行具体操作，可能包括调用脚本来加载配置文件和数据，然后开始模型的训练或应用。

3. 项目的配置文件介绍

G-SchNet 使用配置文件来定制训练和评估流程。虽然具体配置文件的名称和位置在上述提供的信息中未详细说明，但在类似的深度学习框架中（如 SchNetPack），配置通常是通过YAML或JSON文件来定义的，这些文件通常位于项目的一个特定子目录下，如 config 或直接嵌入到源代码的某个路径中。

配置文件一般涵盖以下几个关键部分：

• 模型参数：定义网络架构，如层数、节点数等。
• 训练设置：包括批处理大小、学习率、训练轮次等。
• 数据路径：指明训练和测试数据集的位置。
• 输出和日志：指定结果和中间文件存储的地方。
• 可能的环境配置：比如PyTorch版本和CUDA要求。

由于具体的配置文件内容和其命名取决于项目作者的决定，确保参照最新的 README.md 或项目文档中有关配置文件的具体说明来进行适当的配置设置。

G-SchNetG-SchNet - a generative model for 3d molecular structures项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/G-SchNet