क्यूएम9

• विवरण :

QM9 में C, H, O, N और F से बने 134k स्थिर छोटे कार्बनिक अणुओं के लिए गणना की गई ज्यामितीय, ऊर्जावान, इलेक्ट्रॉनिक और थर्मोडायनामिक गुण शामिल हैं। हमेशा की तरह, हम अचिह्नित अणुओं को हटाते हैं और शेष 130,831 प्रदान करते हैं।

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.qm9.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : 82.62 MiB

• डेटासेट का आकार : 177.16 MiB

• फ़ीचर संरचना :

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,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उद्धरण :

@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/मूल (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : QM9 किसी विभाजन को परिभाषित नहीं करता है। तो यह वैरिएंट पूर्ण QM9 डेटासेट को मूल क्रम में ट्रेन स्प्लिट में रखता है (कोई फेरबदल नहीं)।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): केवल तभी जब shuffle_files=False (ट्रेन)

• विभाजन :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

क्यूएम9/कॉर्मोरेंट

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : कॉर्मोरेंट द्वारा उपयोग किया गया डेटासेट विभाजन। 100,000 ट्रेन, 17,748 सत्यापन, और 13,083 परीक्षण नमूने। बीज 0 के साथ फेरबदल के बाद विभाजन होता है। पेपर: https://arxiv.org/abs/1906.04015 विभाजन: https://github.com/risilab/cormorant/blob/master/src/cormorant/data/prepare/qm9.py

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ (परीक्षण, सत्यापन), केवल तभी जब shuffle_files=False (ट्रेन)

• विभाजन :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

qm9/dimenet

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : डाइमनेट द्वारा उपयोग किया गया डेटासेट विभाजन। 110,000 ट्रेन, 10,000 सत्यापन, और 10,831 परीक्षण नमूने। बीज के साथ फेरबदल के बाद विभाजन होता है 42. पेपर: https://arxiv.org/abs/2003.03123 विभाजन: https://github.com/gasteigerjo/dimenet/blob/master/dimenet/training/data_provider.py

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ (परीक्षण, सत्यापन), केवल तभी जब shuffle_files=False (ट्रेन)

• विभाजन :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):