【源码】基于PyTorch的UniMol分子表示学习框架

项目简介

本项目是基于PyTorch的分子表示学习框架，名为UniMol。它结合了先进的深度学习技术与化学领域知识，能够高效预测分子属性。框架具备灵活的数据处理能力、预训练的分子编码器以及多种预训练模型，方便研究人员和开发人员构建并训练针对特定任务的分子模型。

项目的主要特性和功能

1. 灵活的数据处理：可从CSV文件或其他数据源加载分子数据，并进行必要预处理。
2. 预训练的分子编码器：内置预训练的分子编码器，能将分子转换为适合机器学习的数值表示。
3. 模型库：提供多种预训练模型，如用于分子属性预测的多层感知器（MLP），用户可选择合适模型微调或用自己的数据集训练。
4. 易于扩展：设计便于添加新功能和模块，用户能按需扩展框架以实现特定任务。

安装使用步骤

配置环境

1. 创建虚拟环境： bash conda create -n unimol python=3.10 pip conda activate unimol
2. 安装PyTorch和Uni - Core： bash pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install unicore-0.0.1+cu113torch1.11.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
3. 安装rdkit： bash pip install rdkit-pypi
4. 下载并安装Uni - Mol： bash cd Uni-Mol/unimol pip install .
5. 安装其他依赖： bash pip install deepchem

运行示例项目

1. 下载预训练权重。
2. 运行Lipo项目： bash python main.py

运行自己的项目

1. 复制示例项目： bash cp -r Lipo xxxx(your project name) cd xxxx bash clean.sh
2. 修改数据集和代码：根据自身需求更换数据集、改写代码。

通过上述步骤，可顺利配置环境并运行UniMol框架，开展分子属性的预测和研究。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】