PeptideBERT

组件版本

hdk: 24.1.RC3
cann：8.0.RC3
torch：2.1.0
torch_npu：2.1.0.post8

环境安装

创建虚拟环境

conda create -n PeptideBERT python=3.9

安装基础依赖

cd PeptideBERT

pip install -r requirements.txt

安装torch_npu

pip install torch==2.1.0

wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v6.0.rc3-pytorch2.1.0/torch_npu-2.1.0.post8-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

pip3 install torch_npu-2.1.0.post8-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

数据集

已存放置PeptideBERT/data目录（hemo、nf、sol）

训练

source cann

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

运行

python train.py

PeptideBERT

组件版本

hdk: 24.1.RC3
cann：8.0.RC3
torch：2.1.0
torch_npu：2.1.0.post8

环境安装

创建虚拟环境

conda create -n PeptideBERT python=3.9

安装基础依赖

cd PeptideBERT

pip install -r requirements.txt

安装torch_npu

pip install torch==2.1.0

wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v6.0.rc3-pytorch2.1.0/torch_npu-2.1.0.post8-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

pip3 install torch_npu-2.1.0.post8-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl

数据集

已存放置PeptideBERT/data目录（hemo、nf、sol）

训练

source cann

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

运行

python train.py