环境搭建：Python、PyTorch/TensorFlow、RDKit、SMILES表示

好，咱们直接动手。这一章我带你搭好所有工具，后面写LSTM生成分子的时候才能不卡壳。我把环境分成四块：Python本体、深度学习框架、化学信息学工具RDKit、还有SMILES表达式的概念。按顺序来，一个坑一个坑填平。

1. Python 环境——我推荐 miniconda

我个人习惯用 miniconda，轻量，不污染系统Python。你如果还没装，直接跑这几行：

# 下载安装脚本（Linux/Mac）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# Windows 去官网下载 exe，记得勾「Add to PATH」

装完检查版本：

python --version
conda --version

然后创建一个独立环境，我起名叫 molgen，Python 3.9 稳一些：

conda create -n molgen python=3.9 -y
conda activate molgen

2. 深度学习框架：PyTorch vs TensorFlow

这个课里我会用PyTorch演示，但两种框架我都给你装好，方便你对比。下表是我自己对比后的选择逻辑：

安装命令：

# PyTorch（根据你的CUDA版本选，我以CUDA 11.8为例）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# TensorFlow
pip install tensorflow==2.13.0

3. RDKit——化学家的瑞士军刀

RDKit是核心依赖，用来解析SMILES、计算分子指纹、做分子可视化。安装很简单：

# conda 推荐方式（避免编译问题）
conda install -c conda-forge rdkit -y

# 或者 pip
pip install rdkit-pypi

验证是否装好：

python -c "from rdkit import Chem; print(Chem.MolFromSmiles('CCO'))"

如果输出 <rdkit.Chem.rdchem.Mol object at 0x...> 就说明成了。没输出？多半是环境没激活，或者混装了其他版本。

4. SMILES 表示——分子的自然语言

SMILES就是用一串字符描述分子结构。比如乙醇：CCO。简单吧？但它有一套规则：

• 原子用元素符号：C、O、N、Cl等
• 单键默认，双键写=，三键写#
• 分支用括号：CC(C)O 表示异丙醇
• 环用数字标连接点：C1CCCCC1 是环己烷

后面我们会用LSTM学习这些序列的语法，所以先理解SMILES其实就是一种线性化表示。我画了张图帮你理清工具之间的关系：

这张图你看懂没？底层是Python环境，中间层是LSTM模型，数据从左边SMILES进来，通过框架训练，最后用RDKit做化学验证。缺一个都跑不通。

5. 一次性验证环境

装完所有东西后，我建议你跑一个完整测试脚本，确认每部分都没问题：

import torch
import tensorflow as tf
from rdkit import Chem

print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
print("RDKit available:", Chem.MolFromSmiles("CCO") is not None)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

如果全输出True，恭喜，你接下来的实验环境稳了。如果有哪个报错，别急——回头检查对应的安装步骤，多半是版本冲突或环境混了。