deepchem
2.8.0 Initial Release
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DeepChem tiene como objetivo proporcionar una cadena de herramientas de código abierto de alta calidad que democratiza el uso del aprendizaje profundo en el descubrimiento de fármacos, la ciencia de los materiales, la química cuántica y la biología.
DeepChem actualmente es compatible con Python 3.7 a 3.10 y requiere estos paquetes en cualquier condición.
DeepChem tiene una serie de requisitos "suaves". Si enfrenta algunos errores como ImportError: This class requires XXXX , es posible que deba instalar algunos paquetes.
Consulte el documento sobre los requisitos suaves.
La versión estable de DeepChem se puede instalar utilizando PIP o Conda como
pip install deepchemo
conda install -c conda-forge deepchem
DeepChem proporciona soporte para TensorFlow, Pytorch, Jax y cada uno requiere una instalación individual de PIP.
Para usar modelos con dependencias de flujo tensor, se instala usando
pip install deepchem[tensorflow]Para usar modelos con dependencias de antorcha, se instala usando
pip install deepchem[torch]Para usar modelos con dependencias de Jax, se instala usando
pip install deepchem[jax]Si se requiere soporte de GPU, asegúrese de que CUDA esté instalado y luego instale el marco de aprendizaje profundo deseado utilizando los enlaces a continuación antes de instalar DeepChem
En los soportes cuadrados zsh se utilizan para la coincidencia de globos/patrones. Esto significa que debe escapar de los soportes cuadrados en la instalación anterior. Puede hacerlo incluyendo las dependencias en citas como pip install --pre 'deepchem[jax]'
La versión nocturna está construida por la cabeza de DeepChem. Se puede instalar usando
pip install --pre deepchem Si desea instalar DeepChem usando un Docker, puede extraer dos tipos de imágenes.
Dockerhub: https://hub.docker.com/repository/docker/deepchemio/deepchem
deepchemio/deepchem:xxxdocker/tag Directorydeepchemio/deepchem:latestdocker/nightlyTiras la imagen de esta manera.
docker pull deepchemio/deepchem:2.4.0Si desea conocer los usos de Docker con DeepChem con más detalle, consulte el documento.
Si intenta instalar todas las dependencias suaves a la vez o contribuir a DeepChem, le recomendamos que debe instalar DeepChem desde la fuente.
Por favor, consulte esta introducción.
El proyecto DeepChem mantiene una extensa colección de tutoriales. Todos los tutoriales están diseñados para ejecutarse en Google Colab (o localmente si lo prefiere). Los tutoriales se organizan en una secuencia de aprendizaje sugerida que lo llevará de principiante a competente en el aprendizaje automático molecular y la biología computacional de manera más amplia.
Después de trabajar a través de los tutoriales, también puede pasar por otros ejemplos. Para aplicar deepchem a un nuevo problema, intente comenzar con uno de los ejemplos o tutoriales existentes y modificarlo paso a paso para trabajar con su nuevo caso de uso. Si tiene preguntas o comentarios, puede plantearlas en nuestro Gitter.
Deepchem Discord alberga a varios científicos, desarrolladores y entusiastas interesados en el aprendizaje profundo para las ciencias de la vida. Probablemente el lugar más fácil para hacer preguntas o solicitudes de flotación para nuevas características.
DeepChem es administrado por un equipo de contribuyentes de código abierto. ¡Cualquiera es libre de unirse y contribuir!
Si ha usado DeepChem en el curso de su investigación, le pedimos que cite el libro de "Learning for the Life Sciences" del equipo central de DeepChem.
Para citar este libro, use esta entrada de Bibtex:
@book{Ramsundar-et-al-2019,
title={Deep Learning for the Life Sciences},
author={Bharath Ramsundar and Peter Eastman and Patrick Walters and Vijay Pande and Karl Leswing and Zhenqin Wu},
publisher={O'Reilly Media},
note={url{https://www.amazon.com/Deep-Learning-Life-Sciences-Microscopy/dp/1492039837}},
year={2019}
}
