qm9
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
يتكون QM9 من خصائص هندسية وحيوية وإلكترونية وديناميكية حرارية محسوبة لـ 134 ألف جزيء عضوي صغير مستقر يتكون من C وH وO وN وF. كالعادة، نقوم بإزالة الجزيئات غير المميزة وتوفير الـ 130,831 المتبقية.
FeaturesDict({
'A': float32,
'B': float32,
'C': float32,
'Cv': float32,
'G': float32,
'G_atomization': float32,
'H': float32,
'H_atomization': float32,
'InChI': string,
'InChI_relaxed': string,
'Mulliken_charges': Tensor(shape=(29,), dtype=float32),
'SMILES': string,
'SMILES_relaxed': string,
'U': float32,
'U0': float32,
'U0_atomization': float32,
'U_atomization': float32,
'alpha': float32,
'charges': Tensor(shape=(29,), dtype=int64),
'frequencies': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'gap': float32,
'homo': float32,
'index': int64,
'lumo': float32,
'mu': float32,
'num_atoms': int64,
'positions': Tensor(shape=(29, 3), dtype=float32),
'r2': float32,
'tag': string,
'zpve': float32,
})
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|
| المميزاتDict | | | |
أ | الموتر | | float32 | |
ب | الموتر | | float32 | |
ج | الموتر | | float32 | |
السيرة الذاتية | الموتر | | float32 | |
ز | الموتر | | float32 | |
التفتيت | الموتر | | float32 | |
ح | الموتر | | float32 | |
H_ الانحلال | الموتر | | float32 | |
إنتشي | الموتر | | خيط | |
InChI_relaxed | الموتر | | خيط | |
Mulliken_charges | الموتر | (29،) | float32 | |
ابتسامات | الموتر | | خيط | |
SMILES_relaxed | الموتر | | خيط | |
ش | الموتر | | float32 | |
U0 | الموتر | | float32 | |
U0_atomization | الموتر | | float32 | |
U_ الانحلال | الموتر | | float32 | |
ألفا | الموتر | | float32 | |
رسوم | الموتر | (29،) | int64 | |
الترددات | الموتر | (لا أحد،) | float32 | |
فجوة | الموتر | | float32 | |
هومو | الموتر | | float32 | |
فِهرِس | الموتر | | int64 | |
lumo | الموتر | | float32 | |
مو | الموتر | | float32 | |
num_atoms | الموتر | | int64 | |
المواقف | الموتر | (29، 3) | float32 | |
ص2 | الموتر | | float32 | |
علامة | الموتر | | خيط | |
com.zpve | الموتر | | float32 | |
@article{ramakrishnan2014quantum,
title={Quantum chemistry structures and properties of 134 kilo molecules},
author={Ramakrishnan, Raghunathan and Dral, Pavlo O and Rupp, Matthias and von Lilienfeld, O Anatole},
journal={Scientific Data},
volume={1},
year={2014},
publisher={Nature Publishing Group}
}
qm9/الأصلي (التكوين الافتراضي)
وصف التكوين : لا يحدد QM9 أي تقسيمات. لذلك يضع هذا المتغير مجموعة بيانات QM9 الكاملة في تقسيم القطار، بالترتيب الأصلي (بدون خلط).
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): فقط عندما تكون shuffle_files=False
(القطار)
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|
'train' | 130,831 |
qm9/غاق
ينقسم | أمثلة |
---|
'test' | 13,083 |
'train' | 100.000 |
'validation' | 17,748 |
qm9/ديمينت
ينقسم | أمثلة |
---|
'test' | 10,831 |
'train' | 110.000 |
'validation' | 10.000 |
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-12-13 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-12-13 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# qm9\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nQM9 consists of computed geometric, energetic, electronic, and thermodynamic\nproperties for 134k stable small organic molecules made up of C, H, O, N, and F.\nAs usual, we remove the uncharacterized molecules and provide the remaining\n130,831.\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.978904.v5\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.qm9.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/qm9/qm9_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): Initial release.\n- **Download size** : `82.62 MiB`\n\n- **Dataset size** : `177.16 MiB`\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'A': float32,\n 'B': float32,\n 'C': float32,\n 'Cv': float32,\n 'G': float32,\n 'G_atomization': float32,\n 'H': float32,\n 'H_atomization': float32,\n 'InChI': string,\n 'InChI_relaxed': string,\n 'Mulliken_charges': Tensor(shape=(29,), dtype=float32),\n 'SMILES': string,\n 'SMILES_relaxed': string,\n 'U': float32,\n 'U0': float32,\n 'U0_atomization': float32,\n 'U_atomization': float32,\n 'alpha': float32,\n 'charges': Tensor(shape=(29,), dtype=int64),\n 'frequencies': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),\n 'gap': float32,\n 'homo': float32,\n 'index': int64,\n 'lumo': float32,\n 'mu': float32,\n 'num_atoms': int64,\n 'positions': Tensor(shape=(29, 3), dtype=float32),\n 'r2': float32,\n 'tag': string,\n 'zpve': float32,\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|------------------|--------------|---------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| A | Tensor | | float32 | |\n| B | Tensor | | float32 | |\n| C | Tensor | | float32 | |\n| Cv | Tensor | | float32 | |\n| G | Tensor | | float32 | |\n| G_atomization | Tensor | | float32 | |\n| H | Tensor | | float32 | |\n| H_atomization | Tensor | | float32 | |\n| InChI | Tensor | | string | |\n| InChI_relaxed | Tensor | | string | |\n| Mulliken_charges | Tensor | (29,) | float32 | |\n| SMILES | Tensor | | string | |\n| SMILES_relaxed | Tensor | | string | |\n| U | Tensor | | float32 | |\n| U0 | Tensor | | float32 | |\n| U0_atomization | Tensor | | float32 | |\n| U_atomization | Tensor | | float32 | |\n| alpha | Tensor | | float32 | |\n| charges | Tensor | (29,) | int64 | |\n| frequencies | Tensor | (None,) | float32 | |\n| gap | Tensor | | float32 | |\n| homo | Tensor | | float32 | |\n| index | Tensor | | int64 | |\n| lumo | Tensor | | float32 | |\n| mu | Tensor | | float32 | |\n| num_atoms | Tensor | | int64 | |\n| positions | Tensor | (29, 3) | float32 | |\n| r2 | Tensor | | float32 | |\n| tag | Tensor | | string | |\n| zpve | Tensor | | float32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Citation**:\n\n @article{ramakrishnan2014quantum,\n title={Quantum chemistry structures and properties of 134 kilo molecules},\n author={Ramakrishnan, Raghunathan and Dral, Pavlo O and Rupp, Matthias and von Lilienfeld, O Anatole},\n journal={Scientific Data},\n volume={1},\n year={2014},\n publisher={Nature Publishing Group}\n }\n\nqm9/original (default config)\n-----------------------------\n\n- **Config description**: QM9 does not define any splits. So this variant puts\n the full QM9 dataset in the train split, in the original order (no\n shuffling).\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Only when `shuffle_files=False` (train)\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 130,831 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nqm9/cormorant\n-------------\n\n- **Config description** : Dataset split used by Cormorant. 100,000 train,\n 17,748 validation, and 13,083 test samples. Splitting happens after\n shuffling with seed 0. Paper: \u003chttps://arxiv.org/abs/1906.04015\u003e Split:\n \u003chttps://github.com/risilab/cormorant/blob/master/src/cormorant/data/prepare/qm9.py\u003e\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes (test, validation), Only when `shuffle_files=False` (train)\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 13,083 |\n| `'train'` | 100,000 |\n| `'validation'` | 17,748 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nqm9/dimenet\n-----------\n\n- **Config description** : Dataset split used by DimeNet. 110,000 train, 10,000\n validation, and 10,831 test samples. Splitting happens after shuffling with\n seed 42. Paper: \u003chttps://arxiv.org/abs/2003.03123\u003e Split:\n \u003chttps://github.com/gasteigerjo/dimenet/blob/master/dimenet/training/data_provider.py\u003e\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes (test, validation), Only when `shuffle_files=False` (train)\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 10,831 |\n| `'train'` | 110,000 |\n| `'validation'` | 10,000 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples..."]]