Python Deepchem：多（多分子）输入回归

使用Deepchem回归，多分子回归是如何进行的

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这是一个分子的回归（微笑）

数据集

cLogP,cLogS,Smiles
3.3344,-4.043,COc(c1ccccc11)ccc1S(NCCOc1ccccc1)(=O)=O
0.5955,-2.606,CCOc(ccc(S(N)(=O)=O)c1)c1C#N

X-parameter,Y-parameter,Smiles-1, Smiles-2
2.3344,9.043,COc(c1ccccc11)ccc1S(NCCOc1ccccc1)(=O)=O, CCO
1.5955,3.606,CCOc(ccc(S(N)(=O)=O)c1)c1C#N, CN=C=O

然而，我想要两个或更多分子的回归

数据集

cLogP,cLogS,Smiles
3.3344,-4.043,COc(c1ccccc11)ccc1S(NCCOc1ccccc1)(=O)=O
0.5955,-2.606,CCOc(ccc(S(N)(=O)=O)c1)c1C#N

X-parameter,Y-parameter,Smiles-1, Smiles-2
2.3344,9.043,COc(c1ccccc11)ccc1S(NCCOc1ccccc1)(=O)=O, CCO
1.5955,3.606,CCOc(ccc(S(N)(=O)=O)c1)c1C#N, CN=C=O

我应该更改下面的代码和其他代码

def data_生成器（数据集，epochs=1，predict=False，pad_=True）：
对于范围内的历元（历元）：
如果没有预测：
打印（'开始纪元%i！'
data_iterator_batch=dataset.iterbatches（批大小，批大小=批大小，确定性=真）
对于枚举（数据迭代器批处理）中的ind，（X_b，y_b，w_b，ids_b）：
d={}某种形式的提要
对于索引，枚举中的标签（标签）：
d[label]=np.展开尺寸（y_b[：，索引]，1）
d[权重]=w_b
multiConvMol=ConvMol.凝聚摩尔（X_b）
d[atom_features]=multiConvMol.get_atom_features（）
d[度数切片]=多焦耳度数切片
d[成员资格]=多重成员资格
对于范围内的i（1，len（multiConvMol.get_deg_adjancy_lists（））：
d[deg_adj[i-1]=multiConvMol.get_deg_adj_lists（）[i]
产量d

我不知道如何更改代码