deepchem

Глубокий

Веб -сайт | Документация | Колаб учебник | Дискуссионный форум | Раздор | Модель пожелания | Учебный список желаний

Deepchem стремится обеспечить высококачественный инструмент с открытым исходным кодом, который демократизирует использование глубокого обучения в области обнаружения лекарств, материаловедения, квантовой химии и биологии.

Оглавление:

• Требования
• Установка
  • Стабильная версия
  • Ночная сборка версии
  • Докер
  • Из источника
  • Из источника легкого веса
• Начиная
  • Раздор
• О нас
• Вклад в Deepchem
• Цитируя Deepchem

Требования

Deepchem в настоящее время поддерживает Python от 3,7 до 3.10 и требует этих пакетов в любом состоянии.

• Joblib
• Numpy
• Панды
• Scikit-learn
• Scipy
• rdkit

Мягкие требования

Deepchem имеет ряд «мягких» требований. Если вы столкнетесь с некоторыми ошибками, такими как ImportError: This class requires XXXX , вам может потребоваться установить несколько пакетов.

Пожалуйста, проверьте документ о мягких требованиях.

Установка

Стабильная версия

Стабильная версия Deepchem может быть установлена ​​с использованием PIP или CONDA в качестве

pip install deepchem

или

 conda install -c conda-forge deepchem

Deepchem обеспечивает поддержку Tensorflow, Pytorch, JAX и каждый требует отдельной установки PIP.

Для использования моделей с зависимостями TensorFlow вы устанавливаете, используя

pip install deepchem[tensorflow]

Для использования моделей с зависимостями факела вы устанавливаете, используя

pip install deepchem[torch]

Для использования моделей с зависимостью JAX вы устанавливаете, используя

pip install deepchem[jax]

Если требуется поддержка GPU, убедитесь, что CUDA установлен, а затем установите нужную структуру глубокого обучения, используя ссылки ниже перед установкой DeepChem

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

В квадратных кронштейнах zsh используются для глобального/схемы. Это означает, что вам нужно избежать квадратных кронштейнов в вышеуказанной установке. Вы можете сделать это, включив зависимости в такими кавычками, как pip install --pre 'deepchem[jax]'

Ночная сборка версии

Ночная версия построена главой Deepchem. Он может быть установлен с помощью

pip install --pre deepchem

Докер

Если вы хотите установить Deepchem с помощью Docker, вы можете вытащить два вида изображений.
Dockerhub: https://hub.docker.com/repository/docker/deepchemio/deepchem

• deepchemio/deepchem:xxx
  • Изображение, созданное с помощью Conda (xxx - версия Deepchem)
  • Изображение xxx создано, когда мы нажимаем xxx Tag
  • Dockerfile помещается в каталог docker/tag
• deepchemio/deepchem:latest
  • Изображение, построенное из исходных кодов
  • Последнее изображение строится каждый раз, когда мы совершаем главную филиал
  • Dockerfile помещается в каталог docker/nightly

Вы так тянете изображение.

docker pull deepchemio/deepchem:2.4.0

Если вы хотите узнать об использовании Docker с Deepchem более подробно, проверьте документ.

Из источника

Если вы попытаетесь установить все мягкие зависимости одновременно или внести свой вклад в Deepchem, мы рекомендуем вам установить DeepChem из Source.

Пожалуйста, проверьте это введение.

Начиная

Проект Deepchem поддерживает обширную коллекцию учебных пособий. Все учебники предназначены для запуска в Google Colab (или локально, если вы предпочитаете). Учебные пособия расположены в предложенной последовательности обучения, которая в более широком смысле перенесет вас от начинающего к молекулярному машинному обучению и вычислительной биологии.

Проработав учебные пособия, вы также можете пройти другие примеры. Чтобы применить deepchem к новой проблеме, попробуйте начать с одного из существующих примеров или учебных пособий и изменить его шаг за шагом, чтобы работать с новым вариантом использования. Если у вас есть вопросы или комментарии, вы можете поднять их на нашем дроби.

Поддерживаемая интеграция

• Вес и предубеждения: отслеживайте метрики обучения и оценки вашей модели Deepchem.

Раздор

Deepchem Discord принимает ряд ученых, разработчиков и энтузиастов, заинтересованных в глубоком обучении для наук о жизни. Наверное, самое простое место, чтобы задать простые вопросы или плавать запросы на новые функции.

О нас

Deepchem управляется командой участников с открытым исходным кодом. Любой может присоединиться и внести свой вклад!

Цитируя Deepchem

Если вы использовали Deepchem в ходе своего исследования, мы просим вас привести книгу «Глубокое обучение наук о жизни» от Deepchem Core Team.

Чтобы привести эту книгу, используйте эту запись 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}
}