怎样使用蛋白质预训练模型 about paddlehelix HOT 6 CLOSED

可以参考这里面的教程。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/tutorials/protein_pretrain_and_property_prediction_tutorial.ipynb

使用--init_model 参数指定预训练模型路径。
和模型预测中加载模型是类似的。

from paddlehelix.

你好，这里的代码我之前看过，并且仔细阅读了相关接口的源码部分，但是我还是没有搞清楚预训练模型是怎样加载和起作用的。我希望通过预训练模型得到该蛋白质的表征表示，它应当是一个矩阵。于是我想应当有这样一个类（或者说神经网络），可以用预训练的参数去初始化这个类，然后通过给定这个类一个蛋白质序列的输入，例如“MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG”，然后它返回给我一个特征表示矩阵。但我在源码中并没有找到类似的实现。在上面代码的例子中，仅仅调用 exe.run(......)一行代码，我就直接得到了分类结果，而我想要的是中间的蛋白质表征部分，然后在这个基础上加一些自定义的操作。
例如：

model=PretrainModel(init_model_path)

protein_presentation=model.getProteinPresentation("MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG")

有类似这样的实现吗？

from paddlehelix.

你好，这里的代码我之前看过，并且仔细阅读了相关接口的源码部分，但是我还是没有搞清楚预训练模型是怎样加载和起作用的。我希望通过预训练模型得到该蛋白质的表征表示，它应当是一个矩阵。于是我想应当有这样一个类（或者说神经网络），可以用预训练的参数去初始化这个类，然后通过给定这个类一个蛋白质序列的输入，例如“MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG”，然后它返回给我一个特征表示矩阵。但我在源码中并没有找到类似的实现。在上面代码的例子中，仅仅调用 exe.run(......)一行代码，我就直接得到了分类结果，而我想要的是中间的蛋白质表征部分，然后在这个基础上加一些自定义的操作。
例如：

model=PretrainModel(init_model_path)

protein_presentation=model.getProteinPresentation("MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG")

有类似这样的实现吗？

您好，你可以通过 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/apps/pretrained_protein/tape/tape_model.py#L184，使用 hidden 或 pooled_hidden 作为蛋白质的表征，然后基于这个蛋白质表征再添加一些自定义操作。

from paddlehelix.

你好，这里的代码我之前看过，并且仔细阅读了相关接口的源码部分，但是我还是没有搞清楚预训练模型是怎样加载和起作用的。我希望通过预训练模型得到该蛋白质的表征表示，它应当是一个矩阵。于是我想应当有这样一个类（或者说神经网络），可以用预训练的参数去初始化这个类，然后通过给定这个类一个蛋白质序列的输入，例如“MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG”，然后它返回给我一个特征表示矩阵。但我在源码中并没有找到类似的实现。在上面代码的例子中，仅仅调用 exe.run(......)一行代码，我就直接得到了分类结果，而我想要的是中间的蛋白质表征部分，然后在这个基础上加一些自定义的操作。
例如：

model=PretrainModel(init_model_path)

protein_presentation=model.getProteinPresentation("MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG")

有类似这样的实现吗？

您好，你可以通过 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/apps/pretrained_protein/tape/tape_model.py#L184，使用 hidden 或 pooled_hidden 作为蛋白质的表征，然后基于这个蛋白质表征再添加一些自定义操作。

好的，看到了，非常感谢！

from paddlehelix.

你好，这里的代码我之前看过，并且仔细阅读了相关接口的源码部分，但是我还是没有搞清楚预训练模型是怎样加载和起作用的。我希望通过预训练模型得到该蛋白质的表征表示，它应当是一个矩阵。于是我想应当有这样一个类（或者说神经网络），可以用预训练的参数去初始化这个类，然后通过给定这个类一个蛋白质序列的输入，例如“MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG”，然后它返回给我一个特征表示矩阵。但我在源码中并没有找到类似的实现。在上面代码的例子中，仅仅调用 exe.run(......)一行代码，我就直接得到了分类结果，而我想要的是中间的蛋白质表征部分，然后在这个基础上加一些自定义的操作。
例如：

model=PretrainModel(init_model_path)

protein_presentation=model.getProteinPresentation("MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG")

有类似这样的实现吗？

您好，你可以通过 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/apps/pretrained_protein/tape/tape_model.py#L184，使用 hidden 或 pooled_hidden 作为蛋白质的表征，然后基于这个蛋白质表征再添加一些自定义操作。

好的，看到了，非常感谢！

你好，这里的代码我之前看过，并且仔细阅读了相关接口的源码部分，但是我还是没有搞清楚预训练模型是怎样加载和起作用的。我希望通过预训练模型得到该蛋白质的表征表示，它应当是一个矩阵。于是我想应当有这样一个类（或者说神经网络），可以用预训练的参数去初始化这个类，然后通过给定这个类一个蛋白质序列的输入，例如“MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG”，然后它返回给我一个特征表示矩阵。但我在源码中并没有找到类似的实现。在上面代码的例子中，仅仅调用 exe.run(......)一行代码，我就直接得到了分类结果，而我想要的是中间的蛋白质表征部分，然后在这个基础上加一些自定义的操作。
例如：

model=PretrainModel(init_model_path)

protein_presentation=model.getProteinPresentation("MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYG")

有类似这样的实现吗？

您好，你可以通过 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/apps/pretrained_protein/tape/tape_model.py#L184，使用 hidden 或 pooled_hidden 作为蛋白质的表征，然后基于这个蛋白质表征再添加一些自定义操作。

好的，看到了，非常感谢！

您好，现在无法通过上述连接访问到pretrained_protein/tape/tape_model.py中的tape_model.py文件，请问该怎样寻找tape这一项目中的tape_model.py文件。期待您的答复！

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问题已解决，找到tape_model.py文件了

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