symbolic_rxn
Integrating Deep Neural Networks and Symbolic Inference for Organic Reactivity Prediction
파일 탐색기
- __init__.py
- atom_feature.py
- bond_feature.py
- delta_label.py
- parse_reaction.py
- util.py
- __init__.py
- gurobi_sampler.py
- run_sampler.py
- util.py
- __init__.py
- data_digestion.py
- ensemble_pkl.py
- eval.py
- io.py
- logger.py
- nn.py
- run_ensemble_inference.sh
- run_model.py
- .gitignore
- data.zip
- LICENSE
- README.md
# CDN으로 사용하기
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명령어 용어집
이 문서에서 사용된 명령어를 모아봤습니다. 낯선 명령어가 있다면 펼쳐서 확인해보세요.
conda activate
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conda activate
Activate a conda environment.
See also: `conda deactivate`.
conda activate myenv
Activate an existing environment named `myenv`:
conda activate {{path/to/myenv}}
Activate an existing environment located at custom path:
conda activate --stack myenv
Stack `myenv` environment on top of a previous environment making libraries/commands/variables from both accessible:
conda config
설명 보기 ▼
conda config
Modify configuration values in `.condarc`.
conda config --show
Show all configuration values:
conda config --show {{config_option}}
Show current value of a configuration option:
conda config --set {{key}} {{value}}
Set a configuration value:
conda create
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conda create
Create new conda environments.
conda create {{[-y|--yes]}} {{[-n|--name]}} py39 python=3.9 "numpy>=1.11" scipy
Create a new environment named `py39`, install Python 3.9, NumPy v1.11 or above in it, and the latest stable version of SciPy. Say yes to all confirmations:
conda create {{[-n|--name]}} myenv --file {{file1.yml}} --file {{file2.yml}}
Create a new environment named `myenv` and install packages listed in files:
conda create {{[-p|--prefix]}} {{path/to/myenv}}
Create a new environment at a custom path (i.e. prefix):
conda install
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conda install
Install packages into an existing conda environment.
conda install {{package1 package2 ...}}
Install one or more package into the currently active conda environment:
conda install {{[-c|--channel]}} conda-forge {{package}}
Install a single package into the currently active conda environment using channel conda-forge:
conda install {{[-c|--channel]}} conda-forge --override-channels {{package}}
Install a single package into the currently active conda environment using channel conda-forge and ignoring other channels:
git clone
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git clone
Clone an existing repository.
git clone {{remote_repository_location}} {{path/to/directory}}
Clone an existing repository into a new directory (the default directory is the repository name):
git clone --recursive {{remote_repository_location}}
Clone an existing repository and its submodules:
git clone {{[-n|--no-checkout]}} {{remote_repository_location}}
Clone only the `.git` directory of an existing repository:
python
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python
Python 언어 인터프리터.
더 많은 정보: <https://docs.python.org/using/cmdline.html>.
python
REPL(대화형 셸) 시작:
python {{path/to/file.py}}
특정 Python 파일 실행:
python -i {{path/to/file.py}}
특정 Python 파일 실행 후 REPL 시작:
unzip
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unzip
Zip 아카이브에서 파일/디렉토리를 추출.
관련 항목: `zip`.
더 많은 정보: <https://manned.org/unzip>.
unzip {{path/to/archive1.zip path/to/archive2.zip ...}}
특정 아카이브에서 모든 파일/디렉토리를 현재 디렉토리에 추출:
unzip {{path/to/archive1.zip path/to/archive2.zip ...}} -d {{path/to/output}}
아카이브에서 파일/디렉토리를 특정 경로로 추출:
unzip -c {{path/to/archive1.zip path/to/archive2.zip ...}}
아카이브에서 파일/디렉토리를 추출하고 추출된 파일 이름과 함께 `stdout`으로 출력: