Tc-predict-based-on-Transformer

简述

这是一个使用Transformer模型, 以材料化学式来预测超导转变温度的深度神经网络. 同时包含若干已经训练完成的网络, 可以直接用于预测. 平均误差在2K左右.        

使用时请引用我们的文章.

文件说明

- data文件夹

存放训练用的数据集和需要预测的预测集. 数据集和预测集请以现有txt文件实例为标准格式.       

如果需要增减数据请同时修改Run.py文件中的设置.

- logs文件夹

存放训练时的评测数据记录, 使用TensorBoard打开.

也可以看到网络结构.

- models文件夹

存放若干训练完成的网络.

- predict文件夹

存放网络的预测结构.

- framework.py

pytorch的一个简易训练框架, 一般不需要修改.

- model.py

网络结构代码, 如果需要修改网络结构请详细阅读此文件.

其中提供了若干经典的网络结构.

- Run.py

运行程序. 使用python运行即可运行整个程序. 支持训练, 预测等多种功能. 

运行前请务必详细阅读此文件中的设置.

- utils.py

一些可复用函数, 一般不需要修改.