qm9
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
QM9 bao gồm các đặc tính hình học, năng lượng, điện tử và nhiệt động được tính toán cho 134k phân tử hữu cơ nhỏ ổn định được tạo thành từ C, H, O, N và F. Như thường lệ, chúng tôi loại bỏ các phân tử không bị biến đổi và cung cấp 130.831 phân tử còn lại.
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,
})
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | loại D | Sự miêu tả |
---|
| Tính năngDict | | | |
MỘT | Tenxơ | | phao32 | |
B | Tenxơ | | phao32 | |
C | Tenxơ | | phao32 | |
CV | Tenxơ | | phao32 | |
G | Tenxơ | | phao32 | |
G_atomization | Tenxơ | | phao32 | |
H | Tenxơ | | phao32 | |
H_nguyên tử hóa | Tenxơ | | phao32 | |
InChI | Tenxơ | | sợi dây | |
InChI_thư giãn | Tenxơ | | sợi dây | |
Mulliken_charges | Tenxơ | (29,) | phao32 | |
Mỉm cười | Tenxơ | | sợi dây | |
SMILES_thư giãn | Tenxơ | | sợi dây | |
bạn | Tenxơ | | phao32 | |
U0 | Tenxơ | | phao32 | |
U0_atomization | Tenxơ | | phao32 | |
U_atomization | Tenxơ | | phao32 | |
alpha | Tenxơ | | phao32 | |
phí | Tenxơ | (29,) | int64 | |
tần số | Tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
khoảng cách | Tenxơ | | phao32 | |
đồng tính | Tenxơ | | phao32 | |
chỉ số | Tenxơ | | int64 | |
ánh sáng | Tenxơ | | phao32 | |
mu | Tenxơ | | phao32 | |
số_nguyên tử | Tenxơ | | int64 | |
chức vụ | Tenxơ | (29, 3) | phao32 | |
r2 | Tenxơ | | phao32 | |
nhãn | Tenxơ | | sợi dây | |
zpve | Tenxơ | | phao32 | |
@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/bản gốc (cấu hình mặc định)
Mô tả cấu hình : QM9 không xác định bất kỳ sự phân chia nào. Vì vậy, biến thể này đặt toàn bộ tập dữ liệu QM9 vào phần tách đoàn tàu, theo thứ tự ban đầu (không xáo trộn).
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Chỉ khi shuffle_files=False
(train)
Chia tách :
Tách ra | Ví dụ |
---|
'train' | 130.831 |
qm9/chim cốc
Tách ra | Ví dụ |
---|
'test' | 13.083 |
'train' | 100.000 |
'validation' | 17.748 |
qm9/dimenet
Tách ra | Ví dụ |
---|
'test' | 10,831 |
'train' | 110.000 |
'validation' | 10.000 |
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-12-13 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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..."]]