qm9

• Описание :

QM9 состоит из рассчитанных геометрических, энергетических, электронных и термодинамических свойств 134 тыс. стабильных небольших органических молекул, состоящих из C, H, O, N и F. Как обычно, мы удаляем нехарактерные молекулы и предоставляем оставшиеся 130 831.

• Домашняя страница : https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.978904.v5 .

• Исходный код : tfds.datasets.qm9.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : 82.62 MiB

• Размер набора данных : 177.16 MiB

• Структура функции :

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,
})

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ): Отсутствуют.

• Цитата :

@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/оригинал (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : QM9 не определяет никаких разделений. Таким образом, этот вариант помещает полный набор данных QM9 в разделение поездов в исходном порядке (без перетасовки).

• Автоматическое кэширование ( документация ): только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

qm9/баклан

• Описание конфигурации : разделение набора данных, используемое Cormorant. 100 000 поездов, 17 748 проверочных и 13 083 тестовых образца. Разделение происходит после перетасовки с начальным числом 0. Документ: https://arxiv.org/abs/1906.04015 Разделение: https://github.com/risilab/cormorant/blob/master/src/cormorant/data/prepare/qm9.py

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да (тест, проверка), только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :

qm9/дименет

• Описание конфигурации : разделение набора данных, используемое DimeNet. 110 000 поездов, 10 000 проверочных и 10 831 тестовых образцов. Разделение происходит после перетасовки с начальным числом 42. Документ: https://arxiv.org/abs/2003.03123 Разделение: https://github.com/gasteigerjo/dimenet/blob/master/dimenet/training/data_provider.py

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да (тест, проверка), только если shuffle_files=False (поезд)

• Расколы :