qm9
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
QM9 מורכב מתכונות גיאומטריות, אנרגטיות, אלקטרוניות ותרמודינמיות מחושבות עבור מולקולות אורגניות קטנות יציבות של 134k המורכבות מ-C, H, O, N ו-F. כרגיל, אנו מסירים את המולקולות הלא מאופיינות ומספקים את 130,831 הנותרים.
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,
})
תכונה | מַחלָקָה | צוּרָה | Dtype | תֵאוּר |
---|
| FeaturesDict | | | |
א | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
ב | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
ג | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
קורות חיים | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
G | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
G_אטומיזציה | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
ח | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
H_atomization | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
InChI | מוֹתֵחַ | | חוּט | |
InChI_רגוע | מוֹתֵחַ | | חוּט | |
Mulliken_charges | מוֹתֵחַ | (29,) | לצוף32 | |
חיוכים | מוֹתֵחַ | | חוּט | |
SMILES_רגוע | מוֹתֵחַ | | חוּט | |
U | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
U0 | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
U0_אטומיזציה | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
U_atomization | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
אלפא | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
חיובים | מוֹתֵחַ | (29,) | int64 | |
תדרים | מוֹתֵחַ | (אַף לֹא אֶחָד,) | לצוף32 | |
פַּעַר | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
הומו | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
מַדָד | מוֹתֵחַ | | int64 | |
לומו | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
מו | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
מספר_אטומים | מוֹתֵחַ | | int64 | |
עמדות | מוֹתֵחַ | (29, 3) | לצוף32 | |
r2 | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
תָג | מוֹתֵחַ | | חוּט | |
zpve | מוֹתֵחַ | | לצוף32 | |
@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 (תצורת ברירת המחדל)
תיאור תצורה : QM9 אינו מגדיר פיצולים. אז גרסה זו מכניסה את מערך הנתונים המלא של QM9 לפיצול הרכבת, בסדר המקורי (ללא דשדוש).
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): רק כאשר shuffle_files=False
(רכבת)
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|
'train' | 130,831 |
qm9/קורמורן
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|
'test' | 13,083 |
'train' | 100,000 |
'validation' | 17,748 |
qm9/dimenet
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|
'test' | 10,831 |
'train' | 110,000 |
'validation' | 10,000 |
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-12-13 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-12-13 (שעון UTC)."],[],[],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..."]]