GFlowNet 项目教程

GFlowNet 项目教程

gflownet GFlowNet library specialized for graph & molecular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gfl/gflownet

1. 项目介绍

GFlowNet 是一个专门用于图和分子数据的生成流网络（Generative Flow Network）库。GFlowNet 是一种新颖的生成模型框架，特别适用于离散组合对象的生成。该项目的主要目标是构建图（例如原子图），通过节点逐个构建的方式来生成对象。为了进行策略预测，项目使用了图神经网络（GNN），该网络输出每个节点的逻辑（例如，添加一个原子到这个原子，或在这些两个原子之间添加一个键）以及每个图的逻辑（例如，停止/“完成构建此对象”）。

GFlowNet 库支持多种 GFlowNet 算法（以及一些基线），并支持在现有数据（离线）和自生成数据（在线）上进行训练，后者通过查询模型顺序获取轨迹来获得。

2. 项目快速启动

安装

GFlowNet 可以通过 PIP 安装，但由于它依赖于一些 torch-geometric 包的轮子，因此需要指定 --find-links 参数：

pip install -e . --find-links https://data.pyg.org/whl/torch-2.1.2+cu121.html

或者对于 CPU 使用：

pip install -e . --find-links https://data.pyg.org/whl/torch-2.1.2+cpu.html

快速启动示例

一个快速启动的示例是使用 sEH 片段的 MOO 任务。以下是一个简单的 Python 脚本示例：

from gflownet.tasks import seh_frag_moo

# 运行 sEH 片段的 MOO 任务
seh_frag_moo.main()

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

GFlowNet 在分子设计领域有广泛的应用，特别是在药物发现和材料科学中。例如，可以通过 GFlowNet 生成具有特定化学性质的分子结构，从而加速新药物的发现过程。

最佳实践

1. 数据准备：在使用 GFlowNet 进行训练之前，确保数据集已经准备好，并且数据格式符合 GFlowNet 的要求。
2. 模型选择：根据具体的任务选择合适的 GFlowNet 算法和模型架构。
3. 超参数调优：通过实验调整模型的超参数，以获得最佳的生成效果。

4. 典型生态项目

PyTorch Geometric

PyTorch Geometric 是一个用于处理图数据的 PyTorch 扩展库，广泛用于图神经网络的开发和研究。GFlowNet 依赖于 PyTorch Geometric 来处理图数据。

RDKit

RDKit 是一个用于化学信息学的开源工具包，广泛用于分子数据的处理和分析。在 GFlowNet 的应用中，RDKit 可以用于分子数据的预处理和后处理。

OpenAI Gym

OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。虽然 GFlowNet 本身不是强化学习算法，但它的生成过程可以与强化学习结合，以优化生成策略。

通过这些生态项目的结合，GFlowNet 可以在更广泛的领域中发挥作用，特别是在需要生成复杂组合对象的应用中。

gflownet GFlowNet library specialized for graph & molecular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gfl/gflownet