DeepPurpose

二分类模型

案例
  • 85.3 /home/yqyang/zzy/project/tcm-ai/binary-4qi/0427

输入数据准备

  • 85.3 /home/yqyang/zzy/project/tcm-ai/binary-4qi/0427/data/train_input.txt
    • 

  • 85.3 /home/yqyang/zzy/project/tcm-ai/binary-4qi/0427/data/predict_input.txt
格式得与这两个实例文件完全一致，否则会报错

训练模型并进行预测

  • 85.3 /home/yqyang/zzy/people/test/binary_ai/DeepPurpose_workdir
该路径下文件用途如下：
  1. do.sh：传入变量，执行训练与预测
  2. train.py：用 DeepPurpose 进行训练
  3. predict.py：用 DeepPurpose 进行预测
可更改的参数（均在do.sh里）
  1. workdir：工作路径
  2. encoder：编码器，支持多种编码方式，详见 kexinhuang12345/DeepPurpose: A Deep Learning Toolkit for DTI, Drug Property, PPI, DDI, Protein Function Prediction (Bioinformatics)
  3. name：模型名字
  4. train_data：训练所用的数据（二列：smiles和0/1)
  5. predict_data：预测所用的数据（三列：备注，名字，smiles）
改好后，运行脚本即可
  • nohup bash do.sh &
DeepPurpose Drug Encodings 支持的参数

结果说明