QM9EdgeDataset
- class dgl.data.QM9EdgeDataset(label_keys=None, raw_dir=None, force_reload=False, verbose=True, transform=None)[source]
基类：
DGLDataset用于图属性预测（回归）的 QM9Edge 数据集
该数据集包含 130,831 个分子和 19 个回归目标。节点对应原子，边对应键。
- 该数据集与
QM9Dataset在以下方面有所不同 它在相应的图的边中包含了分子中的键，而
QM9Dataset中的边纯粹是基于距离的。除了原子的坐标和原子序数外，它还提供了边特征和节点特征。
它还提供了另外 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，我们在此处提供了预处理细节。
参考
统计信息
图数量：130,831。
回归目标数量：19。
节点属性
pos：每个原子的 3D 坐标。
attr：11 维原子特征。
边属性
edge_attr：4 维键特征。
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
\({a_0}^3\)
homo
\(\epsilon_{\textrm{HOMO}}\)
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
\(\textrm{eV}\)
gap
\(\Delta \epsilon\)
HOMO 和 LUMO 之间的间隙 \(\epsilon_{\textrm{HOMO}}\) and \(\epsilon_{\textrm{LUMO}}\)
\(\textrm{eV}\)
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
\(\frac{\textrm{cal}}{\textrm{mol K}}\)
U0_atom
\(U_0^{\textrm{ATOM}}\)
0K 时的原子化能
\(\textrm{eV}\)
U_atom
\(U^{\textrm{ATOM}}\)
298.15K 时的原子化能
\(\textrm{eV}\)
H_atom
\(H^{\textrm{ATOM}}\)
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
\(\textrm{GHz}\)
- 参数：
- 引发：
UserWarning – 如果原始数据在远程服务器上被作者更改。
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... >>>
- 该数据集与