公开数据集，包括lt，res，res15，res16等，其中每个数据集又分为训练集及测试集，又细分为sentence、label、term等文件。

网络 分子动力学粗粒化（） 依存关系 必需的： numpy pytorch （1.2或更高版本） scipy 可选的： mdtraj （仅适用于cgnet.molecule ） pandas （仅适用于cgnet.molecule ） sklearn （用于测试） Jupyter （ examples ） matplotlib （ examples ） 用法 克隆存储库： git clone git@github.com:coarse-graining/cgnet.git 安装所有缺少的依赖项，然后运行： cd cgnet python setup.py install 笔记 为了与pytorch==1.1兼容，请使用pytorch-1.1分支。 该分支当前不包括变量大小和Langevin动态的更新，也没有某些规范化选项。 引用 请引用预印本： @article

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NTS-Net-Keras 该项目是用Keras编写的用于构建NTS-Net模型的工具。 原始论文： 获取 支持多GPU训练 只支持tensorflow作为后端 快速开始 请注意，当前只能在Linux和macOS中执行此项目。 您可能会在Windows中遇到一些问题。 Python版本：python2.7。 下载CUB_200_2011.tgz并解压缩tgz文件。 通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。 编辑config.py以配置您的实验，您可能需要设置data_root ， num_gpu ， batch_size等。 运行python train.py训练新模型。 训练有素的模型权重 CUDA版本 需要CUDA 9.0 表现 测试仪的准确度为0.82，比原始实现降低了5％。欢迎使用PR来解决此问题。 致谢 原始实现 ，pytor

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