ATOMICA 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

ATOMICA 项目目录结构如下：

ATOMICA/
├── assets/                   # 存放静态资源文件
├── case_studies/             # 包含案例研究和示例脚本
├── data/                     # 存放数据处理脚本和预训练数据
├── interaction_profiler/     # 分子交互分析工具
├── models/                   # 包含模型定义和预训练模型文件
├── scripts/                  # 包含项目启动和训练脚本
├── trainers/                 # 包含训练相关工具和类
├── utils/                    # 包含通用工具函数
├── .gitignore                # 指定Git忽略的文件和目录
├── LICENSE                   # 项目许可证文件
├── README.md                 # 项目说明文件
├── get_embeddings.py         # 获取分子嵌入的脚本
├── setup_env.sh              # 环境配置脚本
├── train.py                  # 训练模型的主脚本

• assets/：包含项目所需的静态资源。
• case_studies/：包含项目的实际应用案例和研究。
• data/：包含数据处理相关的脚本以及项目所需的数据文件。
• interaction_profiler/：用于分析分子间交互的工具。
• models/：包含ATOMICA模型和相关预训练模型。
• scripts/：包含启动和运行项目的主要脚本。
• trainers/：包含训练模型所需的工具和类。
• utils/：包含项目通用的工具函数。
• .gitignore：定义Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可协议文件。
• README.md：项目的说明文档。
• get_embeddings.py：用于获取分子嵌入的Python脚本。
• setup_env.sh：用于配置项目环境的shell脚本。
• train.py：项目训练模型的主要Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 train.py 脚本进行。该脚本负责初始化和训练ATOMICA模型。以下是启动文件的主要内容：

# train.py 示例代码

# 导入必要的库
import os
import sys

# 模型训练和配置相关的代码
class ATOMICATrainer:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        # 初始化模型、损失函数、优化器等

    def train(self):
        # 训练模型的代码
        pass

# 主函数
def main():
    # 加载配置文件
    config = load_config()
    # 初始化训练器
    trainer = ATOMICATrainer(config)
    # 开始训练
    trainer.train()

# 判断是否为主程序
if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过环境配置脚本 setup_env.sh 来完成。该脚本会设置项目所需的环境变量和依赖。以下是配置文件的主要内容：

# setup_env.sh 示例代码

# 设置环境变量
export ATOMICA_ROOT="/path/to/ATOMICA"
export PATH="$PATH:$ATOMICA_ROOT/bin"

# 安装项目依赖
pip install --upgrade -r requirements.txt

# 配置其他环境设置
# ...

echo "环境配置完成。"

此脚本应通过命令行运行，它会自动安装项目所需的Python包，并设置必要的环境变量。确保在运行任何项目脚本之前先执行此环境配置脚本。