deepchem

DeepChem

Situs web | Dokumentasi | Tutorial Colab | Forum Diskusi | Perselisihan | Model Wishlist | Daftar Keinginan Tutorial

DeepChem bertujuan untuk menyediakan toolchain sumber terbuka berkualitas tinggi yang mendemokratisasi penggunaan pembelajaran dalam dalam penemuan obat, ilmu material, kimia kuantum, dan biologi.

Daftar isi:

• Persyaratan
• Instalasi
  • Versi stabil
  • Versi Bangun Malam
  • Buruh pelabuhan
  • Dari sumber
  • Dari sumber ringan
• Memulai
  • Perselisihan
• Tentang kami
• Berkontribusi pada DeepChem
• Mengutip DeepChem

Persyaratan

DeepChem saat ini mendukung Python 3.7 hingga 3.10 dan mensyaratkan paket -paket ini dengan kondisi apa pun.

• JOBLIB
• Numpy
• panda
• scikit-learn
• SCIPY
• rdkit

Persyaratan lunak

DeepChem memiliki sejumlah persyaratan "lunak". Jika Anda menghadapi beberapa kesalahan seperti ImportError: This class requires XXXX , Anda mungkin perlu menginstal beberapa paket.

Silakan periksa dokumen tentang persyaratan lunak.

Instalasi

Versi stabil

Versi stabil deepChem dapat diinstal menggunakan pip atau conda sebagai

pip install deepchem

atau

 conda install -c conda-forge deepchem

DeepChem memberikan dukungan untuk TensorFlow, Pytorch, Jax dan masing -masing memerlukan instalasi PIP individual.

Untuk menggunakan model dengan dependensi tensorflow, Anda menginstal menggunakan

pip install deepchem[tensorflow]

Untuk menggunakan model dengan dependensi obor, Anda menginstal menggunakan

pip install deepchem[torch]

Untuk menggunakan model dengan dependensi JAX, Anda menginstal menggunakan

pip install deepchem[jax]

Jika diperlukan dukungan GPU, maka pastikan CUDA diinstal dan kemudian instal kerangka kerja pembelajaran mendalam yang diinginkan menggunakan tautan di bawah ini sebelum menginstal DeepChem

1. TensorFlow - Just Cuda terpasang
2. pytorch-https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally
3. Jax-https://github.com/google/jax#pip-installation-bpu-cuda

Di zsh square braket digunakan untuk pencocokan globbing/pola. Ini berarti Anda perlu melarikan diri dari kurung persegi di instalasi di atas. Anda dapat melakukannya dengan memasukkan dependensi dalam kutipan seperti pip install --pre 'deepchem[jax]'

Versi Bangun Malam

Versi malam ini dibangun oleh kepala DeepChem. Itu dapat diinstal menggunakan

pip install --pre deepchem

Buruh pelabuhan

Jika Anda ingin menginstal DeepChem menggunakan Docker, Anda dapat menarik dua jenis gambar.
Dockerhub: https://hub.docker.com/repository/docker/deepchemio/deepchem

• deepchemio/deepchem:xxx
  • Gambar yang dibangun dengan menggunakan conda (xxx adalah versi deepChem)
  • Gambar XXX dibangun saat kami mendorong tag xxx
  • DockerFile dimasukkan ke dalam docker/tag Directory
• deepchemio/deepchem:latest
  • Gambar yang dibangun dari kode sumber
  • Gambar terbaru dibangun setiap kali kami berkomitmen untuk cabang master
  • Dockerfile dimasukkan ke dalam docker/nightly Directory

Anda menarik gambar seperti ini.

docker pull deepchemio/deepchem:2.4.0

Jika Anda ingin mengetahui penggunaan Docker dengan DeepChem secara lebih rinci, silakan periksa dokumennya.

Dari sumber

Jika Anda mencoba menginstal semua dependensi lunak sekaligus atau berkontribusi pada DeepChem, kami sarankan Anda harus menginstal DeepChem dari Sumber.

Silakan periksa pengantar ini.

Memulai

Proyek DeepChem memelihara koleksi tutorial yang luas. Semua tutorial dirancang untuk dijalankan di Google Colab (atau secara lokal jika Anda mau). Tutorial diatur dalam urutan pembelajaran yang disarankan yang akan membawa Anda dari pemula menjadi mahir di pembelajaran mesin molekuler dan biologi komputasi secara lebih luas.

Setelah mengerjakan tutorial, Anda juga dapat melalui contoh lain. Untuk menerapkan deepchem ke masalah baru, cobalah mulai dari salah satu contoh atau tutorial yang ada dan memodifikasinya langkah demi langkah untuk bekerja dengan kasus penggunaan baru Anda. Jika Anda memiliki pertanyaan atau komentar, Anda dapat mengangkatnya di gitter kami.

Integrasi yang didukung

• Bobot & Bias: Lacak metrik pelatihan dan evaluasi model DeepChem Anda.

Perselisihan

DeepChem Discord menyelenggarakan sejumlah ilmuwan, pengembang, dan penggemar yang tertarik pada pembelajaran yang mendalam untuk ilmu kehidupan. Mungkin tempat termudah untuk mengajukan pertanyaan sederhana atau meminta fitur baru.

Tentang kami

DeepChem dikelola oleh tim kontributor open source. Siapa pun bebas untuk bergabung dan berkontribusi!

Mengutip DeepChem

Jika Anda telah menggunakan DeepChem dalam perjalanan penelitian Anda, kami meminta Anda mengutip buku "Deep Learning for the Life Sciences" oleh tim inti DeepChem.

Untuk mengutip buku ini, silakan gunakan entri Bibtex ini:

 @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}
}