qm9

• Tanım :

QM9, C, H, O, N ve F'den oluşan 134k kararlı küçük organik moleküller için hesaplanmış geometrik, enerjik, elektronik ve termodinamik özelliklerden oluşur. Her zamanki gibi, karakterize edilmemiş molekülleri çıkarırız ve kalan 130.831'i sağlarız.

• Ana sayfa : https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.978904.v5

• Kaynak kodu : tfds.datasets.qm9.Builder

• Sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : 82.62 MiB

• Veri kümesi boyutu : 177.16 MiB

• Özellik yapısı :

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,
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
A	Tensör		kayan nokta32
B	Tensör		kayan nokta32
C	Tensör		kayan nokta32
Özgeçmiş	Tensör		kayan nokta32
G	Tensör		kayan nokta32
G_atomizasyon	Tensör		kayan nokta32
H	Tensör		kayan nokta32
H_atomizasyon	Tensör		kayan nokta32
InChI	Tensör		sicim
InChI_relaxed	Tensör		sicim
Mulliken_charges	Tensör	(29,)	kayan nokta32
GÜLÜMSEMELER	Tensör		sicim
SMILES_rahatlamış	Tensör		sicim
sen	Tensör		kayan nokta32
U0	Tensör		kayan nokta32
U0_atomizasyon	Tensör		kayan nokta32
U_atomizasyon	Tensör		kayan nokta32
alfa	Tensör		kayan nokta32
masraflar	Tensör	(29,)	int64
frekanslar	Tensör	(Hiçbiri,)	kayan nokta32
açıklık	Tensör		kayan nokta32
homo	Tensör		kayan nokta32
dizin	Tensör		int64
lumo	Tensör		kayan nokta32
sen	Tensör		kayan nokta32
num_atoms	Tensör		int64
pozisyonlar	Tensör	(29, 3)	kayan nokta32
r2	Tensör		kayan nokta32
etiket	Tensör		sicim
zpve	Tensör		kayan nokta32

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@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/orijinal (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : QM9 herhangi bir bölünme tanımlamaz. Dolayısıyla bu değişken, QM9 veri kümesinin tamamını orijinal sıraya göre tren bölmesine yerleştirir (karıştırma yok).

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Yalnızca shuffle_files=False (train) olduğunda

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'train'	130.831

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

qm9/karabatak

• Yapılandırma açıklaması : Cormorant tarafından kullanılan veri kümesi bölme işlemi. 100.000 eğitim, 17.748 doğrulama ve 13.083 test örneği. Bölme, tohum 0 ile karıştırıldıktan sonra gerçekleşir. Makale: https://arxiv.org/abs/1906.04015 Bölme: https://github.com/risilab/cormorant/blob/master/src/cormorant/data/prepare/qm9.py

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet (test, doğrulama), Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'test'	13.083
'train'	100.000
'validation'	17.748

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

qm9/dimenet

• Yapılandırma açıklaması : DimeNet tarafından kullanılan veri kümesi bölünmesi. 110.000 eğitim, 10.000 doğrulama ve 10.831 test örneği. Bölme, tohum 42 ile karıştırıldıktan sonra gerçekleşir. Makale: https://arxiv.org/abs/2003.03123 Bölme: https://github.com/gasteigerjo/dimenet/blob/master/dimenet/training/data_provider.py

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet (test, doğrulama), Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'test'	10.831
'train'	110.000
'validation'	10.000

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):