qm9
با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
QM9 شامل خواص هندسی، انرژی، الکترونیکی و ترمودینامیکی محاسبهشده برای 134k مولکول آلی کوچک پایدار است که از C، H، O، N و F تشکیل شدهاند. طبق معمول، ما مولکولهای مشخصنشده را حذف میکنیم و 130831 باقیمانده را ارائه میکنیم.
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,
})
ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | توضیحات |
---|
| FeaturesDict | | | |
الف | تانسور | | float32 | |
ب | تانسور | | float32 | |
سی | تانسور | | float32 | |
Cv | تانسور | | float32 | |
جی | تانسور | | float32 | |
G_atomization | تانسور | | float32 | |
اچ | تانسور | | float32 | |
H_اتمیزه کردن | تانسور | | float32 | |
InChI | تانسور | | رشته | |
InChI_relaxed | تانسور | | رشته | |
Mulliken_charges | تانسور | (29،) | float32 | |
لبخند می زند | تانسور | | رشته | |
SMILES_relaked | تانسور | | رشته | |
U | تانسور | | float32 | |
U0 | تانسور | | float32 | |
U0_atomization | تانسور | | float32 | |
U_atomization | تانسور | | float32 | |
آلفا | تانسور | | float32 | |
اتهامات | تانسور | (29،) | int64 | |
فرکانس ها | تانسور | (هیچ،) | float32 | |
شکاف | تانسور | | float32 | |
همو | تانسور | | float32 | |
شاخص | تانسور | | int64 | |
لومو | تانسور | | float32 | |
مو | تانسور | | float32 | |
num_atoms | تانسور | | int64 | |
موقعیت ها | تانسور | (29، 3) | float32 | |
r2 | تانسور | | float32 | |
برچسب زدن | تانسور | | رشته | |
zpve | تانسور | | 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/original (پیکربندی پیش فرض)
توضیحات پیکربندی : QM9 هیچ گونه تقسیمی را تعریف نمی کند. بنابراین این نوع مجموعه داده کامل QM9 را در تقسیم قطار، به ترتیب اصلی (بدون درهم ریختن) قرار می دهد.
ذخیره خودکار ( مستندات ): فقط زمانی که shuffle_files=False
(قطار)
تقسیم ها :
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|
'train' | 130,831 |
qm9/باکلان
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|
'test' | 13,083 |
'train' | 100000 |
'validation' | 17748 |
qm9/dimenet
تقسیم کنید | نمونه ها |
---|
'test' | 10,831 |
'train' | 110000 |
'validation' | 10000 |
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-12-13 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-12-13 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],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..."]]