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graduation

蛋白质二级结构预测

使用的训练及测试数据 test.npy,train.npy来自JPred4
地址:http://www.compbio.dundee.ac.uk/jpred/about_RETR_JNetv231_details.shtml
在这里直接给出,是为了方便使用,如有侵犯,会立刻删除。
水平所限,目前只是做了很简单的搭建神经网络和训练过程,不涉及更深入的内容。

使用教程

window操作系统

git clone https://github.com/cedar997/graduation.git
cd graduation# 使用清华pip镜像,下载更快
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # 安装运行所需的扩展包
pip install -r requirements.txt

linux、unix操作系统

sudo apt install git
git clone https://github.com/cedar997/graduation.git
cd graduation
# 安装pip3,以便安装python包
sudo apt install python3-pip
# 使用清华pip镜像,下载更快
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装运行所需的扩展包
pip3 install -r requirements.txt
  • notes: 如果你的机器有nvidia显卡,并支持cuda,则可以大大加快训练的速度
    具体安装步骤请参考 https://tensorflow.google.cn/install
    这里只给出cpu版本的环境搭建方法

开始探索!!!

第一步

python3 main.py

如果需要修改运行效果,请查看main.py

开始训练

默认使用cnn,能获得较快的训练速度。

训练结果

第二步

使用网页进行管理,可以选择多个模型

python3 app.py

用浏览器打开 http://localhost:5000/ 效果如下图所示

文件说明

  • train.npy为训练集,test.npy为测试集
  • main.py为主程序,运行它,就能得到我预设的效果,修改它就可以得到更多的功能
  • mytools.py 为我写的工具箱,方便程序编写
  • saved_model.h5 保存训练后的模型,方便多次训练
  • a.yaml 保存了训练中 误差率 loss和准确率q3 随训练代数epoch的变化
  • 1.mp3 为训练完成的通知铃声

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