คิวเอ็ม9
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
QM9 ประกอบด้วยคุณสมบัติทางเรขาคณิต พลังงาน อิเล็กทรอนิกส์ และอุณหพลศาสตร์ที่คำนวณแล้วสำหรับโมเลกุลอินทรีย์ขนาดเล็กที่มีความเสถียร 134,000 โมเลกุลซึ่งประกอบด้วย C, H, O, N และ F ตามปกติ เราจะกำจัดโมเลกุลที่ไม่เคยมีมาก่อนและจัดเตรียมส่วนที่เหลืออีก 130,831 โมเลกุล
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,
})
คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | ประเภทD | คำอธิบาย |
---|
| คุณสมบัติDict | | | |
ก | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
บี | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
ค | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
ประวัติย่อ | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
ช | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
G_การทำให้เป็นละออง | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
ชม | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
H_การทำให้เป็นละออง | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
อินชิ | เทนเซอร์ | | เชือก | |
อินชิ_ผ่อนคลาย | เทนเซอร์ | | เชือก | |
Mulliken_charges | เทนเซอร์ | (29,) | ลอย32 | |
ยิ้ม | เทนเซอร์ | | เชือก | |
SMILES_ผ่อนคลาย | เทนเซอร์ | | เชือก | |
คุณ | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
U0 | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
U0_การทำให้เป็นละออง | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
U_การทำให้เป็นละออง | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
อัลฟ่า | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
ค่าธรรมเนียม | เทนเซอร์ | (29,) | int64 | |
ความถี่ | เทนเซอร์ | (ไม่มี,) | ลอย32 | |
ช่องว่าง | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
โฮโม | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
ดัชนี | เทนเซอร์ | | int64 | |
ลูโม | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
หมู่ | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
num_atoms | เทนเซอร์ | | int64 | |
ตำแหน่ง | เทนเซอร์ | (29, 3) | ลอย32 | |
r2 | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
แท็ก | เทนเซอร์ | | เชือก | |
zpve | เทนเซอร์ | | ลอย32 | |
@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/ดั้งเดิม (การกำหนดค่าเริ่มต้น)
คำอธิบายการกำหนดค่า : QM9 ไม่ได้กำหนดการแยกใดๆ ดังนั้นตัวแปรนี้จึงวางชุดข้อมูล QM9 แบบเต็มไว้ในการแยกรถไฟตามลำดับเดิม (ไม่มีการสับเปลี่ยน)
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False
(train)
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'train' | 130,831 |
qm9/นกกาน้ำ
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 13,083 |
'train' | 100,000 |
'validation' | 17,748 |
qm9/ไดเมนเนต
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 10,831 |
'train' | 110,000 |
'validation' | 10,000 |
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-12-13 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2024-12-13 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..."]]