幽灵的距离
fcd-torch的Python项目详细描述
Pythorch上的fréchet chemnet距离
从原始存储库移植的Fréchet ChemNet Distance的pytorch实现。移植模型产生与原始keras实现相同的输出，可用于可重复的研究。化学净重的pytorch模型减少了10倍，从而加快了装载速度。
其他功能：
- 如果多次使用同一数据集中的统计数据，则可以预先计算平均值和西格玛，以便进一步使用
- 支持对GPU的计算和GPU设备号的选择
- 多线程微笑解析
安装
首先，安装RDKit：conda install -yq -c rdkit rdkit，然后从pip（pip install fcd_torch）或直接从源代码安装fcd_torch。
git clone https://github.com/insilicomedicine/fcd_torch.git cd fcd_torch python setup.py install
用法
导入模块from fcd_torch import FCD。可以直接运行计算或预先计算统计信息，以便在测试集中重用它们（请参见下面的示例）。如果在gpu上运行fcd，gpu内存将仅在计算fcd时分配。
# Example 1:fcd=FCD(device='cuda:0',n_jobs=8)smiles_list1=['COc1cccc(NC(=O)Cc2coc3ccc(OC)cc23)c1','Cc1noc(C)c1CN(C)C(=O)Nc1cc(F)cc(F)c1']smiles_list2=['Oc1ccccc1-c1cccc2cnccc12','Cc1noc(C)c1CN(C)C(=O)Nc1cc(F)cc(F)c1']fcd(smiles_list1,smiles_list2)
# Example 2:fcd=FCD(device='cuda:0',n_jobs=8)smiles_list1=['COc1cccc(NC(=O)Cc2coc3ccc(OC)cc23)c1','Cc1noc(C)c1CN(C)C(=O)Nc1cc(F)cc(F)c1']smiles_list2=['Oc1ccccc1-c1cccc2cnccc12','Cc1noc(C)c1CN(C)C(=O)Nc1cc(F)cc(F)c1']pgen=fcd.precalc(smiles_list2)fcd(smiles_list1,pgen=pgen)
对于构造函数，可以将设备作为device='cpu'传递给CPU，作为device='cuda:n'传递给GPU，其中n是GPU设备号。n_jobs参数指定用于分析smiles的线程数。您还可以改变batch_size参数。fcd的调用参数是fcd(ref=None, gen=None, pref=None, pgen=None)，您应该在其中指定ref（smiles list）或pref（预先计算的统计信息），对于gen和pgen也是如此。
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