一、建图 importdglimportnumpyasnpdefbuild_karate_club_graph():# All 78 edges are stored in two numpy arrays. One for source endpoints# while the other for destination endpoints.src=np.array([1,2,2,3,3,3,4,5,6,6,6,7,7,7,7,8,8,9,10,10,10,11,12,12,13,13,13,13,16,16,1...
可视化基于DGLGraph的模型 是指使用DGL(Deep Graph Library)库构建的图神经网络模型,并通过可视化方式展示模型的结构和特征。 DGL是一个用于图神经网络的开源库,它提供了高效的图计算和图神经网络模型的实现。DGLGraph是DGL库中的一个核心数据结构,它表示了一个有向图或无向图,并存储了图中的节点和边的特征信息。
False]+[atom.HasProp('_ChiralityPossible')]defcollate_molgraphs(data):"""Batching a listofdatapointsfordataloader.Parameters---data:listof3-tuples or4-tuples.Each tuple isfora single datapoint,consistingofaSMILES,a DGLGraph,all-task
reference: DGL & RDKit | 基于Attentive FP可视化训练模型原子权重blog.csdn.net/u012325865/article/details/104868996 - ZillaRU/molPropPred
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DGL开发人员提供了用于可视化训练模型原子权重的代码。使用Attentive FP构建模型后,可以可视化给定分子的原子权重,意味着每个原子对目标值的贡献量。 基于Attentive FP可视化训练模型原子权重 环境准备 PyTorch:深度学习框架DGL:基于PyTorch的库,支持深度学习以处理图形RDK... ...
DGL具有许多用于化学信息学、药物与生物信息学任务的函数。 DGL开发人员提供了用于可视化训练模型原子权重的代码。使用Attentive FP构建模型后,可以可视化给定分子的原子权重,意味着每个原子对目标值的贡献量。 基于Attentive FP可视化训练模型原子权重 环境准备 PyTorch:深度学习框架 DGL:基于PyTorch的库,支持深度学习以处理...
基于JTNN可视化给定分子的邻居分子 导入库 importtorch from torch.utils.dataimportDataLoader,Subset importargparse from dglimportmodel_zoo importrdkit from dgl.examples.pytorch.model_zoo.chem.generative_modelsimportjtnn from dgl.model_zoo.chem.jtnnimportJTNNDataset, cuda,JTNNCollator ...
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