معرفی شرکت ها


deepoc-1.1.4


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

A machine learning tool to classify complex datasets based on ontologies
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل deepoc-1.1.4
نام deepoc
نسخه کتابخانه 1.1.4
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Tu Vu
ایمیل نویسنده tvu@ebi.ac.uk
آدرس صفحه اصلی https://bitbucket.org/biomodels/deepoc
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/deepoc/
مجوز -
# DeepOC DeepOC is the core of [BioModel Classifier](https://bitbucket.org/biomodels/model-classifier/src/master/) - the python application to classify biomodels automatically using Deep Neural Network. DeepOC provides some very low level functions for classifying model based on ontology, which allow us to adapt to any other projects. ## Installing pip install deepoc ## Usage First, you need a ground truth dataset, which is a dict of model and list of it's corresponding ontologies { "model_1": ["GO:00001", "GO:00003", "GO:00002"], "model_2: ["GO:00004", "GO:00002"] } To generate dataset and train DNN model: ground_truth = ... train_file = "path/to/your train csv file" test_file = "path/to/your test csv file" val_file = "path/to/your val csv file" features = deepoc.build_features(ground_truth) # Picking the first 300 features selected_features = [feature['feature'] for idx, feature in enumerate(features) if idx < 300] train, test, val = deepoc.generate_dataset(ground_truth, features, classes) # Writing dataset to file deepoc.write_dataset_to_file(train, train_file) deepoc.write_dataset_to_file(test, test_file) deepoc.write_dataset_to_file(val, val_file) # Configure DNN model to use Gradient Descent optimizer, 1 hidden layer with 150 nodes, learning rate of 0.001 and dropout rate of 0.5 classifier = DeepOCClassifier(workspace, 'GD', [150], 0.001, train_file, test_file, classes, 0.5) # Train the model with 3000 epoch, validate every 10 epochs and batch size of 16 classifier.train_dll_model(3000, 10, 16) # Validate the result: for record in val: model = record['model'] predict_result = classifier.predict(record) logger.info('Model %s: %s', model, predict_result) More examples can be found in *tests* folder. ### Classify model based on any ontology other than Gene Ontology To make this library work with other kind of ontology, implement the [OntologyService](https://bitbucket.org/biomodels/deepoc/src/master/deepoc/ontology/ontology_service.py) according to your ontology and instantize your object at [https://bitbucket.org/biomodels/deepoc/src/master/deepoc/ontology/__init__.py](https://bitbucket.org/biomodels/deepoc/src/master/deepoc/ontology/__init__.py) ## Developers - [Vu Tu](https://bitbucket.org/vmtu) ## Contact ## Licensing Biological Model Classifier source code is distributed under the GNU Affero General Public License. Please read [license.txt](LICENSE) for information on the software availability and distribution.


نیازمندی

مقدار نام
- tensorflow
- obonet
- networkx


نحوه نصب


نصب پکیج whl deepoc-1.1.4:

    pip install deepoc-1.1.4.whl


نصب پکیج tar.gz deepoc-1.1.4:

    pip install deepoc-1.1.4.tar.gz