Reinvent

Reinvent

分子设计与优化的开源人工智能工具

REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具,结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式,使用JSON配置文件控制,并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程,支持Jupyter notebook交互式使用,便于研究人员快速上手和实验。此外,项目还包含单元测试框架,可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。

REINVENT机器学习分子设计PythonGPUGithub开源项目

重要提示:此代码库已归档,即为只读状态,不会进行further更改。所有后续开发将在REINVENT 4上进行。

REINVENT 3.2

安装

  1. 安装 Conda

  2. 克隆此Git代码库

  3. 打开命令行,进入代码库目录并创建Conda环境:

     $ conda env create -f reinvent.yml
    
  4. 激活环境:

     $ conda activate reinvent.v3.2
    
  5. 使用工具。

系统要求

  • Python 3.7
  • 支持CUDA的GPU
  • REINVENT 已在Linux上测试通过

教程 / jupyter 笔记本

还有一个包含与 REINVENT 相关的有用 jupyter 笔记本的代码库,名为 ReinventCommunity。请注意,它使用不同的 conda 环境执行,因此您需要设置一个单独的环境。

使用方法

具体示例可以查看ReinventCommunity代码库中的Jupyter笔记本示例。运行每个示例将生成一个模板文件。有许多运行模式的模板。激活环境后,可以通过 python input.py some_running_mode.json 执行每种运行模式。

可以在使用前手动编辑模板。标准运行只需修改文件和文件夹路径。大多数运行模式会生成可以通过 tensorboard 监控的日志。

测试

REINVENT项目使用 unittest 框架进行测试;在运行测试之前,您首先需要创建一个测试将使用的配置。在项目目录中,在 configs/ 目录下创建一个 config.json 文件;您可以使用示例配置(example.config.json)作为基础。最简单的方法是复制 example.config.json 并将其命名为 config.json。此时,可以执行 REINVENT。如果您想进一步运行单元测试,需要在 'config.json' 文件中指定相关路径,例如,如果测试强化学习,相应的单元测试将需要一个先验模型:在"PRIOR_PATH"字段中指定先验模型的路径。

重要提示:确保将 MAIN_TEST_PATH 设置为不存在的目录;测试期间临时文件将写入该目录;如果设置为现有目录,测试完成后该目录将被删除。

某些测试需要专有的OpenEye许可证;您需要设置一些内容以使测试读取您的许可证。简单的方法是将 OE_LICENSE 环境变量设置为包含许可证的文件路径。如果您只想在 reinvent_scoring Conda环境中设置许可证,稍微复杂一些,但只需执行一次。

(reinvent-scoring) $ cd $CONDA_PREFIX
$ mkdir -p etc/conda/activate.d
$ mkdir -p etc/conda/deactivate.d

etc/conda/activate.d/env_vars.sh 中添加以下内容。

#!/bin/sh
export OE_LICENSE='</path/to/your/oe_license/file>'

etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh 中添加以下内容。

#!/bin/sh
unset OE_LICENSE

创建文件后,停用并重新激活环境,然后 echo $OE_LICENSE 应输出许可证文件的路径。 一旦您有了配置并且可以读取您的许可证,就可以运行测试了。

$ python main_test.py

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