QM9EdgeDataset
- class dgl.data.QM9EdgeDataset(label_keys=None, raw_dir=None, force_reload=False, verbose=True, transform=None)[source]
Bases:
DGLDataset用于图属性预测（回归）的QM9Edge数据集
该数据集由130,831个分子组成，包含19个回归目标。 节点对应原子，边对应化学键。
- This dataset differs from
QM9Datasetin the following aspects: 它包括分子中的键作为相应图的边，而
QM9Dataset中的边完全是基于距离的。它提供了边缘特征和节点特征，除了原子的坐标和原子序数。
它提供了另外7个回归任务（从12到19）。
该类基于数据集的预处理版本构建，我们提供了预处理细节 here。
参考：
对于 统计：
图形数量：130,831。
回归目标的数量：19。
节点属性：
pos: 每个原子的3D坐标。
attr: 11D原子特征。
边属性：
edge_attr: 4D键特征。
回归目标：
键
属性
描述
单位
mu
\(\mu\)
偶极矩
\(\textrm{D}\)
alpha
\(\alpha\)
各向同性极化率
\({a_0}^3\)
同质
\(\epsilon_{\textrm{HOMO}}\)
最高占据分子轨道能量
\(\textrm{eV}\)
lumo
\(\epsilon_{\textrm{LUMO}}\)
最低未占据分子轨道能量
\(\textrm{eV}\)
间隔
\(\Delta \epsilon\)
\(\epsilon_{\textrm{HOMO}}\) 和 \(\epsilon_{\textrm{LUMO}}\) 之间的差距
\(\textrm{eV}\)
r2
\(\langle R^2 \rangle\)
电子空间范围
\({a_0}^2\)
zpve
\(\textrm{ZPVE}\)
零点振动能
\(\textrm{eV}\)
U0
\(U_0\)
0K时的内能
\(\textrm{eV}\)
U
\(U\)
298.15K时的内能
\(\textrm{eV}\)
H
\(H\)
298.15K时的焓
\(\textrm{eV}\)
G
\(G\)
298.15K时的自由能
\(\textrm{eV}\)
Cv
\(c_{\textrm{v}}\)
298.15K时的热容量
\(\frac{\textrm{cal}}{\textrm{mol K}}\)
U0_atom
\(U_0^{\textrm{ATOM}}\)
0K时的原子化能量
\(\textrm{eV}\)
U_atom
\(U^{\textrm{ATOM}}\)
298.15K时的原子化能量
\(\textrm{eV}\)
氢原子
\(H^{\textrm{ATOM}}\)
298.15K时的原子化焓
\(\textrm{eV}\)
G_atom
\(G^{\textrm{ATOM}}\)
298.15K时的原子化自由能
\(\textrm{eV}\)
A
\(A\)
旋转常数
\(\textrm{GHz}\)
B
\(B\)
旋转常数
\(\textrm{GHz}\)
C
\(C\)
旋转常数
\(\textrm{GHz}\)
- Parameters:
label_keys (list) – 回归属性的名称，应该是上表中键的子集。 如果未提供，它将加载所有标签。
raw_dir (str) – Raw file directory to download/contains the input data directory. Default: ~/.dgl/
force_reload (bool) – 是否重新加载数据集。默认值：False。
verbose (bool) – Whether to print out progress information. Default: True.
transform (callable, optional) – A transform that takes in a
DGLGraphobject and returns a transformed version. TheDGLGraphobject will be transformed before every access.
- Raises:
UserWarning – If the raw data is changed in the remote server by the author.
示例
>>> data = QM9EdgeDataset(label_keys=['mu', 'alpha']) >>> data.num_tasks 2
>>> # iterate over the dataset >>> for graph, labels in data: ... print(graph) # get information of each graph ... print(labels) # get labels of the corresponding graph ... # your code here... >>>
- This dataset differs from