homo专题
FATE —— 二.2.1 Homo-NN自定义数据集
前言 FATE系统主要支持表格数据作为其标准数据格式。然而，通过使用NN模块的数据集特性，可以在神经网络中使用非表格数据，例如图像、文本、混合数据或关系数据。NN模块中的数据集模块允许定制数据集，以用于更复杂的数据场景。本教程将介绍Homo NN模块中数据集功能的使用，并提供如何自定义数据集的指导。我们将使用MNIST手写识别任务作为示例来说明这些概念。 准备MNIST数据 请从以下链接下载MN
FATE —— 二.2.5 Homo-NN定制Trainer以控制训练过程
前言 在本教程中，您将学习如何创建和定制您自己的Trainer，以控制培训过程、进行预测并汇总结果以满足您的特定需求。我们将首先向您介绍需要实现的TrainerBase类的接口。然后，我们将提供FedProx算法的工具示例（请注意，这只是一个工具示例，不应在生产中使用），以帮助您更好地理解教练定制的概念。 Trainer基本类 基础 TrainerBase Class是FATE中所有Homo N
FATE —— 二.2.6 Homo-NN使用FATE接口Trainer
前言 在本教程中，我们将演示如何使用培训师用户界面返回格式化的预测结果，评估模型的性能，保存模型，并在仪表板上显示损失曲线和性能分数。这些接口允许您的培训师与FATE框架集成，使其更易于使用。 由于官方网站的示例代码有一定的错误，所以在此进行声明，改正后的_proximal_term如下所示： def _proximal_term(self, model_a, model_b):diff_ =
FATE —— 二.2.4 Homo-NN自定义模型
前言 FATE版本为1.10.0单机部署版，win10+centos7 构建模型 在FATE 1.10.0中，您可以使用管道提交PyTorch Sequential模型。然而，Sequential模型结合PyTorch的内置层可能不足以表示更复杂的模型。例如，当构建与ResNet中发现的模块类似的剩余模块时，需要重用某些模块的输出，这可能无法使用Sequential模型。 为了解决这个问题，FA
FATE —— 二.2.2 Homo-NN内置数据集
前言 在FATE-1.10中，提供了表、nlp_标记器和图像三个数据集，以满足表数据、文本数据和图像数据的基本需求 表数据集 TableDataset在table.py下提供，用于处理csv格式的数据，并将自动从数据中解析id和标签。以下是一些源代码，用于了解此数据集类的用法： class TableDataset(Dataset):"""A Table Dataset, load data f
homo_sapiens not found in --offline mode
vep开启offline模式时，报错MSG: ERROR: Cache directory xxx/homo_sapiens not found 添加refseq参数即可 https://covid-19.ensembl.org/info/docs/tools/vep/script/vep_options.html
FATE —— 二.2.3 Homo-NN自定义损失函数
前言 当Pytorch的内置损失功能不能满足您的使用需求时，您可以使用自定义损失来训练您的模型 MNIST示例的一个小问题 您可能会注意到，在上一个教程“自定义数据集”中的MNIST示例中，分类器输出分数是Softmax函数的结果，我们使用torch内置的CrossEntropyLoss来计算损失。然而，它在文档（CrossEntropyLoss Doc）中显示，输入预期包含每个类的未规范化逻辑
HOMO-LUMO gap
HOMO-LUMO gap: The energy difference between a molecule’s Highest energy Occupied Molecular Orbital (HOMO) and its Lowest energy Unoccupied Molecular Orbital (LUMO). http://www.chem.ucla.edu/~hardin
港科夜闻｜香港科大颜河教授利用三元共聚，实现对聚合物PM6的HOMO能级的微调...
关注并星标 每周阅读港科夜闻 建立新视野 开启新思维 /近日要闻一览/ ▼ 1、香港科大颜河教授利用三元共聚，实现对聚合物PM6的HOMO能级的微调。具有较低HOMO能级的聚合物PM6是PSC器件制备中最为常用的给体材料之一。最近，香港科大化学系颜河教授课题组利用三元共聚的方法，将与PM6有类似骨架结构且具有相对较高HOMO能级的PBDB-T和PB1-S的结构单元BDT-C和BDT-S作
FATE —— 二.1.1 Homo-NN二进制分类任务
说明 FATE版本为1.10.0单机部署版，win10+centos7 本教程允许您快速开始使用Homo NN。默认情况下，您可以在与其他FATE算法组件相同的过程中使用Homo NN组件：使用FATE附带的读取器和转换器接口输入表数据并转换数据格式，然后将数据输入算法组件。然后NN组件将使用您定义的模型、优化器和损失函数进行训练和模型聚合。 在FATE-1.10中，正在开发中的Homo NN
