HuggingMolecules 开源项目使用指南

1. 目录结构及介绍

HuggingMolecules 是一个致力于提供预训练分子属性预测模型的库。其目录结构精心设计，便于开发者快速上手。以下是核心部分的目录概览：

• examples: 包含示例代码，展示如何应用模型进行训练和预测。
• experiments: 可能包含了实验设置或额外的研究性尝试。
• src: 核心源代码所在，包括模型定义、特征化工具等。
• .gitignore: 确定哪些文件不应被Git版本控制系统追踪。
• HuggingMolecules.pdf: 可能是项目的概述或者技术报告的PDF文档。
• LICENSE: 许可证文件，说明了项目的使用权限。
• README.md: 项目的主要说明文件，包含安装指南、快速入门等信息。
• clean_cache.py: 用于清理缓存的脚本，确保不同包版本间的兼容。

2. 项目启动文件介绍

尽管具体的启动文件可能不在说明中直接指出，但从示例和指导来看，通常的起点涉及到导入特定模块并初始化模型与特征化器。例如，通过以下方式启动一个基于MAT模型的训练流程：

from huggingmolecules import MatModel, MatFeaturizer
from torch.utils.data import DataLoader
from pytorch_lightning import Trainer

# 初始化特征化器和模型
config = MatConfig.from_pretrained('mat_masking_20M')
featurizer = MatFeaturizer(config)
model = MatModel(config)

# 假设data_loader是已准备好的数据加载器
trainer = Trainer(max_epochs=100)
trainer.fit(model, DataLoader(data_loader))

这里的入口点是你的Python脚本，它将上述组件串联起来，启动训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

HuggingMolecules允许用户通过配置文件来定制模型的行为。配置文件（如.json格式）可以预先设定并从缓存中加载，例如：

config = MatConfig.from_pretrained('mat_masking_20M_normal.json')

配置文件通常含有模型架构细节、预训练参数、训练策略等关键设置。用户可以通过修改这些配置文件来适应不同的任务需求，并利用save_to_cache方法保存自己的配置以供后续使用。

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此文档框架为基础，具体细节需结合实际项目文档和代码实现进行深入理解。务必参考项目的README.md文件获取最新和最全面的安装及使用指示。