DeepChem | PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer

举报
DrugAI 发表于 2021/07/15 00:49:28 2021/07/15
【摘要】 PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer 环境 DeepChem 2.4 PyTorch 1.7.0 Python3.7.9 PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer 导入库 import torchfrom torch.utils import datafrom deepchem.f...

PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer

环境

  • DeepChem 2.4
  • PyTorch 1.7.0
  • Python3.7.9

PyTorch中用自定义层实现DeepChem的GraphConvLayer

导入库


      import torch
      from torch.utils import data
      from deepchem.feat.graph_features import ConvMolFeaturizer
      from deepchem.feat.mol_graphs import ConvMol
      import torch.nn as nn
      import numpy as np
  
 

PyTorch中定义GraphConvLayer


      class GraphConv(nn.Module):
      def __init__(self,
       in_channel,
       out_channel,
       min_deg=0,
       max_deg=10,
       activation=lambda x: x
       ):
       super().__ini
  
 

文章来源: drugai.blog.csdn.net,作者:DrugAI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:drugai.blog.csdn.net/article/details/112250343

【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。