
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
DeepChemのConvMolFeaturizerでfeaturizeしたミニバッチを返すPyTorchのDataLoaderを実装する - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
DeepChemのConvMolFeaturizerでfeaturizeしたミニバッチを返すPyTorchのDataLoaderを実装する - Qiita
はじめに Keras, TensorflowからPyTorchに乗り換えることとした。 そして、PyTorchを使って化合物による... はじめに Keras, TensorflowからPyTorchに乗り換えることとした。 そして、PyTorchを使って化合物によるGraph Convolutional Network(GCN)を実装することとした。 まずは、SMILESで表される化合物を学習に利用できる形に変換する必要がある。 これらの処理を自前で実装してもよいが、Keras, Tensorflow ベースのライブラリである DeepChem の前処理を流用すれば楽ができると考えた。 そこで SMILES を DeepChem の ConvMolFeaturizer で feturize し、それを Pytorch の DataLoaderで使えるようにしてみた。 これにより、面倒な化合物のハンドリング処理を自前で実装することなく、GCNの実装に集中することができると目論んでいる。 環境 PyTorch 1.7.0 De