给出使用chemprop训练模型的示例代码

以下是一个基本的使用chemprop训练模型的示例代码，该代码使用Python编写：

from chemprop.data import MoleculeDataset, MoleculeDataLoader
from chemprop.models import MoleculeModel
from chemprop.train import Trainer
from chemprop.nn_utils import param_count

# Load the dataset
train_data = MoleculeDataset.from_file('train.csv')
valid_data = MoleculeDataset.from_file('valid.csv')

# Create the data loaders
train_data_loader = MoleculeDataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
valid_data_loader = MoleculeDataLoader(valid_data, batch_size=32)

# Create the model
model = MoleculeModel(num_tasks=1, atom_feat_size=75, bond_feat_size=6)

# Print the number of model parameters
print('Number of parameters =', param_count(model))

# Create the trainer
trainer = Trainer(model=model, train_data_loader=train_data_loader, valid_data_loader=valid_data_loader)

# Train the model
trainer.train()

在这个示例代码中，我们首先从文件中加载数据集，然后创建数据加载器。接下来，我们创建一个包含一个任务的模型，并打印模型参数的数量。最后，我们创建一个训练器并训练模型