Chemistry.AI | 基于非线性激活的多层感知器预测分子特性
        【摘要】  Chemistry.AI | 基于线性回归预测分子特性 
 
环境准备 
 Python版本:Python 3.6.8
 PyTorch版本:PyTorch1.1.0
 RDKit版本:RDKit 2019.09.3
 
基于非线性激活的多层感知器预测分子特性 
导入库 
from rdkit import Chemfrom rdkit.Chem.Crippen impor...
    
    
    
    环境准备
- Python版本:Python 3.6.8
- PyTorch版本:PyTorch1.1.0
- RDKit版本:RDKit 2019.09.3
基于非线性激活的多层感知器预测分子特性
导入库
  
   - 
    
     
    
    
     
      from rdkit import Chem
     
    
- 
    
     
    
    
     
      from rdkit.Chem.Crippen import MolLogP
     
    
- 
    
     
    
    
     
      from rdkit import Chem, DataStructs
     
    
- 
    
     
    
    
     
      from rdkit.Chem import AllChem
     
    
- 
    
     
    
    
     
      import numpy as np
     
    
- 
    
     
    
    
     
      import torch
     
    
- 
    
     
    
    
     
      import time
     
    
 载入数据
  
   - 
    
     
    
    
     
      with open('smiles.txt') as f:
     
    
- 
    
     
    
    
     
       smiles = f.readlines()[:]
     
    
- 
    
     
    
    
     
       smiles = [s.strip() for s in smiles]
     
    
- 
    
     
    
    
     
       smiles = [s.split()[1] for s in smiles]
     
    
- 
    
     
    
    
     
      print (len(smiles))
     
    
- 
    
     
    
    
     
      print (smiles[:10])
     
    
 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/105274158
        【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)