# Compute fingerprints idx_to_fp_dict = { idx: get_fingerprint( drug_nodes.at[idx, "smiles"], self.fp_radius, self.fp_bits ) for idx in drug_nodes.index } drug_fps = pd.DataFrame.from_dict(idx_to_fp_dict, orient="index").set_index(drug_nodes.index) drug_fps.columns = ["fp_" + str(i) for i in range(self.fp_bits)]解释一下
时间: 2023-06-17 20:05:31 浏览: 49
这段代码用于计算分子指纹(fingerprint),以下是每行代码的解释:
1. `idx_to_fp_dict` 是一个字典,键是药物节点的索引,值是对应药物的分子指纹。
2. `get_fingerprint` 是一个函数,用于计算分子指纹。它的输入参数包括药物 SMILES 表示法、半径和位数。
3. `drug_nodes.index` 是药物节点的索引列表。
4. `for idx in drug_nodes.index` 表示对于每个药物节点索引,都要计算对应药物的指纹。
5. `drug_fps` 是一个 DataFrame,每行是一个药物节点的分子指纹。
6. `pd.DataFrame.from_dict` 是一个 pandas 函数,用于从字典创建 DataFrame。`orient="index"` 表示字典中的每个键值对对应 DataFrame 中的一行,而不是一列。
7. `.set_index(drug_nodes.index)` 将 DataFrame 的索引设置为药物节点的索引,以便将指纹与节点对应。
8. `drug_fps.columns = ["fp_" + str(i) for i in range(self.fp_bits)]` 将 DataFrame 列的名称设置为 "fp_0"、"fp_1"、...、"fp_n",其中 n 是指纹位数。
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def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异,也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释
# 定义一个类,表示 Critic 网络
class CriticNetwork(object):
def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate):
# 初始化 Critic 网络的一些参数
self.sess = sess
self.s_dim = state_dim
self.lr_rate = learning_rate
# 创建 Critic 网络
self.inputs, self.out = self.create_critic_network()
# 获取 Critic 网络中所有的参数
self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic')
# 定义一个占位符,表示 Critic 网络的输入参数
self.input_network_params = []
for param in self.network_params:
self.input_network_params.append(tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape()))
# 定义一个操作,用于设置 Critic 网络的所有参数
self.set_network_params_op = []
for idx, param in enumerate(self.input_network_params):
self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param))
# 定义一个占位符,表示 Critic 网络的目标输出
self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])
# 计算 Critic 网络的 Temporal Difference
self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out)
# 定义 Critic 网络的损失函数,使用均方误差
self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out)
# 计算 Critic 网络的梯度
self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params)
# 定义 Critic 网络的优化器
self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))
for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64,12,307,1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()
这段代码是一个训练循环的一部分,用于对批次数据进行训练。代码中使用`enumerate(self.train_loader)`来遍历训练数据集,并在每个批次中进行以下操作:
1. 首先,通过`data[..., :self.args.input_dim]`和`target[..., :self.args.output_dim]`对输入数据和标签进行切片,以获取指定维度的子集。这是为了确保输入和标签的维度匹配。
2. 然后,调用`self.optimizer.zero_grad()`来清零模型参数的梯度。
3. 接下来,根据`self.args.teacher_forcing`的值来确定是否使用"teacher forcing"的方法。如果`self.args.teacher_forcing`为真,则计算当前批次的全局步数,并使用`self._compute_sampling_threshold()`方法计算出"teacher forcing"的比例。否则,将"teacher forcing"比例设置为1.0,表示在解码器中的所有步骤都使用标签作为输入。
4. 调用`self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio)`来获取模型的输出。如果`self.args.real_value`为真,则通过`self.scaler.inverse_transform(label)`将标签逆转换为原始值。
5. 计算模型输出和标签之间的损失,并将损失值添加到总损失`total_loss`中。
6. 调用`loss.backward()`计算梯度,并使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()`对梯度进行最大梯度裁剪。
7. 最后,调用`self.optimizer.step()`来更新模型参数。
这个循环会遍历整个训练数据集,并在每个批次中计算和更新模型的损失。
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