Chainerの深層学習ライブラリ Chainer Chemistryを試したときのメモ。
下記サイトを参考。
https://research.preferred.jp/2017/12/chainer-chemistry-beta-release/
https://chainer-chemistry.readthedocs.io/en/stable/
最初、Windows10にAnaconda3とrdkitをインストールしてpython train_tox21.pyを試したが、$RDBASEが見当たらないとか、エラーが出て解決できず、Sakura VPSのCentos7に環境を作ってpython train_tox21.pyを実行したらすんなりいった。
1. 下記サイトからAnaconda3のインストーラーをダウンロード
https://www.anaconda.com/download/#linux
$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
2. ユーザーのままインストール。以下サイトを参考。
https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux
$ bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh -u
-uはアップグレードを示す。
インストール後、シェルを再読み込みして設定を反映させる。
$ source ~/.bashrc
3. その後は、下記サイトを参考に必要なものを次々とインストール。
https://chainer-chemistry.readthedocs.io/en/stable/install.html
$ pip install chainer $ conda install -c rdkit rdkit $ pip install chainer-chemistry $ git clone https://github.com/pfnet-research/chainer-chemistry.git
chainer-chemistryディレクトリが作成されるので、インストール同様、下記ページを参考にexsampleを実行。
https://chainer-chemistry.readthedocs.io/en/stable/install.html
他にも下記本、サイトを参考にさせてもらいました。ありがとうございました。
「ディープ・ラーニング」ガイドブック 基礎知識から、環境構築、ライブラリの活用法まで!
環境構築に紙面が多く割かれており参考になりました。
ディープラーニングの説明も平易で概要を捉えるのに適していると思います。
ケモ･バイオインフォで今最もhotな手法 “Graph Convolutional Neural Networks” をChainerで試す。