ColdDTA复现过程

本文主要是介绍ColdDTA复现过程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

主要就是对coldDTA论文的复现过程

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前言

从我实现代码复现的经验来看，一般来说不用按照顺序一个一个安装readme上给的库，先把基础的pytorch和geometric包安装成功之后（版本要一致）
直接跑数据处理的代码报什么错就对应的安装相应 的包

一、复现步骤

conda create --name coldDTA python=3.8
//先安装pytorch pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
//再安装geometric库，首先在这个网址上找到对应的安装包
//https://data.pyg.org/whl/pip install torch_cluster-1.5.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whlpip install torch_scatter-2.0.7-cp38-cp38-linux_x86_64.whlpip install torch_sparse-0.6.10-cp38-cp38-linux_x86_64.whlpip install torch_spline_conv-1.2.1-cp38-cp38-linux_x86_64.whlpip install torch-geometric==2.0.3//紧接着安装,与作者给的版本一致
pip install matplotlib==3.3.4
pip instal rdkit==2023.3.2

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

这篇关于ColdDTA复现过程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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