qm9

• বর্ণনা :

QM9-এ C, H, O, N, এবং F দ্বারা গঠিত 134k স্থিতিশীল ছোট জৈব অণুর জন্য গণনা করা জ্যামিতিক, শক্তিবর্ধক, ইলেকট্রনিক এবং তাপগতিগত বৈশিষ্ট্য রয়েছে। যথারীতি, আমরা অচ্যুতিত অণুগুলি সরিয়ে ফেলি এবং অবশিষ্ট 130,831টি প্রদান করি।

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

• সোর্স কোড : tfds.datasets.qm9.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• ডাউনলোড সাইজ : 82.62 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 177.16 MiB

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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,
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ): অনুপস্থিত।

• উদ্ধৃতি :

@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/অরিজিনাল (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগার বিবরণ : QM9 কোনো বিভাজন সংজ্ঞায়িত করে না। তাই এই বৈকল্পিকটি সম্পূর্ণ QM9 ডেটাসেটটিকে ট্রেনের বিভাজনে, আসল ক্রমে (কোনও এলোমেলো করা হবে না) রাখে।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :

qm9/কর্মোর্যান্ট

• কনফিগারেশনের বিবরণ : Cormorant দ্বারা ব্যবহৃত ডেটাসেট বিভক্ত। 100,000 ট্রেন, 17,748টি বৈধতা এবং 13,083টি পরীক্ষার নমুনা। বীজের সাথে এলোমেলো করার পরে বিভাজন ঘটে 0। কাগজ: https://arxiv.org/abs/1906.04015 বিভক্ত: https://github.com/risilab/cormorant/blob/master/src/cormorant/data/prepare/qm9.py

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ (পরীক্ষা, বৈধতা), শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :

qm9/ডাইমেনেট

• কনফিগারেশনের বিবরণ : ডাইমেনেট দ্বারা ব্যবহৃত ডেটাসেট বিভক্ত। 110,000 ট্রেন, 10,000 বৈধতা, এবং 10,831টি পরীক্ষার নমুনা। বীজের সাথে এলোমেলো করার পরে বিভক্ত হয় 42. কাগজ: https://arxiv.org/abs/2003.03123 বিভক্ত: https://github.com/gasteigerjo/dimenet/blob/master/dimenet/training/data_provider.py

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ (পরীক্ষা, বৈধতা), শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :