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Repository: qmlcode/qml
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Directory structure:
gitextract_jh1lqesx/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── LICENSE
├── README.rst
├── docs/
│ ├── Makefile
│ └── source/
│ ├── citation.rst
│ ├── conf.py
│ ├── force_kernels.rst
│ ├── index.rst
│ ├── installation.rst
│ ├── qml.rst
│ ├── qml_examples/
│ │ └── examples.ipynb
│ └── tutorial.rst
├── examples/
│ ├── ARMP_1.py
│ ├── ARMP_2.py
│ ├── ARMP_3.py
│ ├── ARMP_qm7.py
│ ├── MRMP_1.py
│ ├── MRMP_2.py
│ ├── MRMP_3.py
│ ├── qm7_hyperparam_search/
│ │ ├── config.yaml
│ │ ├── idx.csv
│ │ ├── idx.npy
│ │ ├── make_model_pickle.py
│ │ └── model.pickle
│ ├── qmlearn.py
│ ├── test_qmlearn_energy.py
│ └── test_qmlearn_force.py
├── mkldiscover.py
├── qml/
│ ├── __init__.py
│ ├── aglaia/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── aglaia.py
│ │ ├── graceful_killer.py
│ │ ├── np_symm_funct.py
│ │ ├── placeholder.py
│ │ ├── symm_funct.py
│ │ ├── tensormol_symm_funct.py
│ │ └── tf_utils.py
│ ├── arad/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── arad.py
│ │ └── farad_kernels.f90
│ ├── driver/
│ │ └── driver_mpi.f90
│ ├── fchl/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── fchl_electric_field_kernels.py
│ │ ├── fchl_force_kernels.py
│ │ ├── fchl_kernel_functions.py
│ │ ├── fchl_representations.py
│ │ ├── fchl_scalar_kernels.py
│ │ ├── ffchl_electric_field_kernels.f90
│ │ ├── ffchl_force_kernels.f90
│ │ ├── ffchl_kernel_types.f90
│ │ ├── ffchl_kernels.f90
│ │ ├── ffchl_module.f90
│ │ └── ffchl_scalar_kernels.f90
│ ├── kernels/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── distance.py
│ │ ├── fdistance.f90
│ │ ├── fgradient_kernels.f90
│ │ ├── fkernels.f90
│ │ ├── fkpca.f90
│ │ ├── gradient_kernels.py
│ │ ├── kernels.py
│ │ └── wrappers.py
│ ├── math/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── fsolvers.f90
│ │ └── math.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── kernelridge.py
│ │ └── mlmodel.py
│ ├── qmlearn/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── data.py
│ │ ├── kernels.py
│ │ ├── models.py
│ │ ├── preprocessing.py
│ │ └── representations.py
│ ├── representations/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── facsf.f90
│ │ ├── frepresentations.f90
│ │ ├── fslatm.f90
│ │ ├── representations.py
│ │ └── slatm.py
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── alchemy.py
│ ├── compound.py
│ └── utils.py
├── requirements.txt
├── setup.py
└── test/
├── CN_isobutane/
│ ├── 00000.xyz
│ ├── 00001.xyz
│ ├── 00002.xyz
│ ├── 00003.xyz
│ ├── 00004.xyz
│ ├── 00005.xyz
│ ├── 00006.xyz
│ ├── 00007.xyz
│ ├── 00008.xyz
│ ├── 00009.xyz
│ ├── 00010.xyz
│ ├── 00011.xyz
│ ├── 00012.xyz
│ ├── 00013.xyz
│ ├── 00014.xyz
│ ├── 00015.xyz
│ ├── 00016.xyz
│ ├── 00017.xyz
│ ├── 00018.xyz
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│ ├── 00020.xyz
│ ├── 00021.xyz
│ ├── 00022.xyz
│ ├── 00023.xyz
│ ├── 00024.xyz
│ ├── 00025.xyz
│ ├── 00026.xyz
│ ├── 00027.xyz
│ ├── 00028.xyz
│ ├── 00029.xyz
│ ├── 00030.xyz
│ ├── 00031.xyz
│ ├── 00032.xyz
│ ├── 00033.xyz
│ ├── 00034.xyz
│ ├── 00035.xyz
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│ ├── 00040.xyz
│ ├── 00041.xyz
│ ├── 00042.xyz
│ ├── 00043.xyz
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│ ├── 00045.xyz
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│ ├── 00049.xyz
│ ├── 00050.xyz
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│ ├── 00096.xyz
│ ├── 00097.xyz
│ ├── 00098.xyz
│ ├── 00099.xyz
│ └── prop_kjmol_training.txt
├── data/
│ ├── CN_isopent_light_UCM.npz
│ ├── K_local_gaussian.txt
│ ├── K_local_laplacian.txt
│ ├── Ks_local_gaussian.txt
│ ├── Ks_local_laplacian.txt
│ ├── acsf_gradients.txt
│ ├── acsf_representation.txt
│ ├── amons_small.csv
│ ├── atomic_coulomb_matrix_representation_distance_sorted.txt
│ ├── atomic_coulomb_matrix_representation_distance_sorted_no_indices.txt
│ ├── atomic_coulomb_matrix_representation_distance_sorted_with_cutoff.txt
│ ├── atomic_coulomb_matrix_representation_row-norm_sorted.txt
│ ├── atomic_coulomb_matrix_representation_row-norm_sorted_with_cutoff.txt
│ ├── bob_representation.txt
│ ├── compound_test.exyz
│ ├── compound_test.xyz
│ ├── coulomb_matrix_representation_row-norm_sorted.txt
│ ├── coulomb_matrix_representation_unsorted.txt
│ ├── data_test_acsf.npz
│ ├── data_test_acsf_01.npz
│ ├── eigenvalue_coulomb_matrix_representation.txt
│ ├── fchl_ef_rep.txt
│ ├── force_test.csv
│ ├── force_train.csv
│ ├── force_valid.csv
│ ├── hcn.xyz
│ ├── hof_qm7.txt
│ ├── local_slatm_ch4cn_light.bz.npz
│ ├── local_slatm_ch4cn_light.npz
│ ├── qm7_testdata.npz
│ ├── slatm_global_representation.txt
│ ├── slatm_local_representation.txt
│ ├── slatm_representation.txt
│ └── y_cho_solve.txt
├── qm7/
│ ├── 0001.xyz
│ ├── 0002.xyz
│ ├── 0003.xyz
│ ├── 0004.xyz
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│ ├── 6961.xyz
│ ├── 6962.xyz
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│ ├── 7154.xyz
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│ ├── 7157.xyz
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│ ├── 7160.xyz
│ ├── 7161.xyz
│ ├── 7162.xyz
│ ├── 7163.xyz
│ ├── 7164.xyz
│ ├── 7165.xyz
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│ └── 7172.xyz
├── saved_model/
│ ├── saved_model.pb
│ └── variables/
│ ├── variables.data-00000-of-00001
│ └── variables.index
├── test_acsf.py
├── test_acsf_linear_angles.py
├── test_arad.py
├── test_armp.py
├── test_compound.py
├── test_distance.py
├── test_energy_krr_atomic_cmat.py
├── test_energy_krr_bob.py
├── test_energy_krr_cmat.py
├── test_fchl_acsf.py
├── test_fchl_acsf_energy.py
├── test_fchl_acsf_forces.py
├── test_fchl_electric_field.py
├── test_fchl_force.py
├── test_fchl_scalar.py
├── test_kernel_derivatives.py
├── test_kernels.py
├── test_math.py
├── test_mrmp.py
├── test_neural_network.py
├── test_representations.py
├── test_slatm.py
└── test_symm_funct.py
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
# pytest
.pytest_cache/
# C extensions
*.so
# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST
# PyInstaller
# Usually these files are written by a python script from a template
# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
*.manifest
*.spec
# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt
# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
# Translations
*.mo
*.pot
# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache
# Scrapy stuff:
.scrapy
# Sphinx documentation
docs/build/
docs/_build/
# PyBuilder
target/
# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints
# pyenv
.python-version
# celery beat schedule file
celerybeat-schedule
# SageMath parsed files
*.sage.py
# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/
# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject
# Rope project settings
.ropeproject
# mkdocs documentation
/site
# mypy
.mypy_cache/
# Pycharm
.idea/
================================================
FILE: .travis.yml
================================================
language: python
sudo: required
dist: trusty
group: edge
deploy:
provider: pages
# local_dir: ${TRAVIS_BUILD_DIR}/docs/build/html
local_dir: /docs/build/html
skip_cleanup: true
repo: qmlcode/qmlcode.github.io
target_branch: master
github_token: ${GH_TOKEN} # Set in travis-ci.org dashboard
on:
branch: master
# condition: ${TRAVIS_PYTHON_VERSION} = "3.6"
python:
- "3.6"
before_install:
- sudo apt-get update -qq
install:
- sudo apt-get install -qq gcc gfortran libblas-dev liblapack-dev
- sudo apt-get install -qq gcc-4.8 gfortran-4.8
- sudo apt install pandoc
- sudo apt-get install python3-numpy
- pip3 install scipy
- pip3 install ase
- pip3 install pandas
- pip3 install scikit-learn
- pip3 install tensorflow
- pip install --upgrade attrs==19.1.0
- python3 setup.py build
- python3 setup.py install
- pip3 install sphinx
- pip3 install nbsphinx
- pip3 install sphinx-rtd-theme
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}/docs
- make html
before_script:
- cd ${TRAVIS_BUILD_DIR}/test/
script:
- pytest -v
notifications:
email: false
================================================
FILE: LICENSE
================================================
MIT License
Copyright (c) 2017 Anders Steen Christensen, Felix Faber, O.Anatole von Lilienfeld
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
================================================
FILE: README.rst
================================================
QML: A Python Toolkit for Quantum Machine Learning
==================================================
.. attention::
Further development of the QML package is now in the https://github.com/qmlcode/qmllib repository.
The pip-package ``qmllib`` is a streamlined version of QML's Fortran core functionality with fewer dependencies, and compatible with numpy 2.0. We'd like to encourage you to direct any future issues or pull requests to the new repository. **This repository is now archived**.
Both the ``master`` and ``develop`` branches have been left for the archive.
================================================
FILE: docs/Makefile
================================================
# Minimal makefile for Sphinx documentation
#
# You can set these variables from the command line.
SPHINXOPTS =
SPHINXBUILD = python3 -msphinx
SPHINXPROJ = QML
SOURCEDIR = source
BUILDDIR = build
# Put it first so that "make" without argument is like "make help".
help:
@$(SPHINXBUILD) -M help "$(SOURCEDIR)" "$(BUILDDIR)" $(SPHINXOPTS) $(O)
.PHONY: help Makefile
# Catch-all target: route all unknown targets to Sphinx using the new
# "make mode" option. $(O) is meant as a shortcut for $(SPHINXOPTS).
%: Makefile
@$(SPHINXBUILD) -M $@ "$(SOURCEDIR)" "$(BUILDDIR)" $(SPHINXOPTS) $(O)
touch build/html/.nojekyll
echo "www.qmlcode.org" > build/html/CNAME
================================================
FILE: docs/source/citation.rst
================================================
Citing use of QML
-----------------
QML is freely available under the terms of the MIT open-source license.
However, we ask that you properly cite the relevant, underlying work in your published work.
For convenience we provide a list of citations here.
Until the preprint is available from arXiv, please cite use of QML as:
::
AS Christensen, LA Bratholm, S Amabilino, JC Kromann, FA Faber, B Huang, GR Glowacki, A Tkatchenko, K.R. Muller, OA von Lilienfeld (2018) "QML: A Python Toolkit for Quantum Machine Learning" https://github.com/qmlcode/qml
================================================
FILE: docs/source/conf.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# QML documentation build configuration file, created by
# sphinx-quickstart on Sun Jun 4 14:41:04 2017.
#
# This file is execfile()d with the current directory set to its
# containing dir.
#
# Note that not all possible configuration values are present in this
# autogenerated file.
#
# All configuration values have a default; values that are commented out
# serve to show the default.
# If extensions (or modules to document with autodoc) are in another directory,
# add these directories to sys.path here. If the directory is relative to the
# documentation root, use os.path.abspath to make it absolute, like shown here.
#
from __future__ import print_function
import os
import sys
print(os.getcwd())
# sys.path.insert(0, os.path.abspath('../../build/lib.linux-x86_64-2.7/'))
import sphinx_rtd_theme
# -- General configuration ------------------------------------------------
# If your documentation needs a minimal Sphinx version, state it here.
#
# needs_sphinx = '1.5.4'
# Add any Sphinx extension module names here, as strings. They can be
# extensions coming with Sphinx (named 'sphinx.ext.*') or your custom
# ones.
extensions = ['sphinx.ext.autodoc','sphinx.ext.mathjax', 'nbsphinx']
# Add any paths that contain templates here, relative to this directory.
templates_path = ['_templates']
# The suffix(es) of source filenames.
# You can specify multiple suffix as a list of string:
#
# source_suffix = ['.rst', '.md']
source_suffix = '.rst'
# The master toctree document.
master_doc = 'index'
# General information about the project.
project = u'QML'
copyright = u'2016-2018, Anders S. Christensen'
author = u'Anders S. Christensen'
# The version info for the project you're documenting, acts as replacement for
# |version| and |release|, also used in various other places throughout the
# built documents.
#
# The short X.Y version.
iversion = u'0.5.0.0'
# The full version, including alpha/beta/rc tags.
release = u'0.5.0.0'
# The language for content autogenerated by Sphinx. Refer to documentation
# for a list of supported languages.
#
# This is also used if you do content translation via gettext catalogs.
# Usually you set "language" from the command line for these cases.
language = None
# List of patterns, relative to source directory, that match files and
# directories to ignore when looking for source files.
# This patterns also effect to html_static_path and html_extra_path
exclude_patterns = ['**.ipynb_checkpoints']
# The name of the Pygments (syntax highlighting) style to use.
pygments_style = 'sphinx'
# If true, `todo` and `todoList` produce output, else they produce nothing.
todo_include_todos = False
# -- Options for HTML output ----------------------------------------------
# The theme to use for HTML and HTML Help pages. See the documentation for
# a list of builtin themes.
#
# html_theme = 'alabaster'
html_theme = "sphinx_rtd_theme"
html_theme_path = [sphinx_rtd_theme.get_html_theme_path()]
# Theme options are theme-specific and customize the look and feel of a theme
# further. For a list of options available for each theme, see the
# documentation.
#
# html_theme_options = {}
# Add any paths that contain custom static files (such as style sheets) here,
# relative to this directory. They are copied after the builtin static files,
# so a file named "default.css" will overwrite the builtin "default.css".
# html_static_path = ['_static']
# -- Options for HTMLHelp output ------------------------------------------
# Output file base name for HTML help builder.
htmlhelp_basename = 'QMLdoc'
# -- Options for LaTeX output ---------------------------------------------
latex_elements = {
# The paper size ('letterpaper' or 'a4paper').
#
# 'papersize': 'letterpaper',
# The font size ('10pt', '11pt' or '12pt').
#
# 'pointsize': '10pt',
# Additional stuff for the LaTeX preamble.
#
# 'preamble': '',
# Latex figure (float) alignment
#
# 'figure_align': 'htbp',
}
# Grouping the document tree into LaTeX files. List of tuples
# (source start file, target name, title,
# author, documentclass [howto, manual, or own class]).
latex_documents = [
(master_doc, 'QML.tex', u'QML Documentation',
u'Anders S. Christensen', 'manual'),
]
# -- Options for manual page output ---------------------------------------
# One entry per manual page. List of tuples
# (source start file, name, description, authors, manual section).
man_pages = [
(master_doc, 'qml', u'QML Documentation',
[author], 1)
]
# -- Options for Texinfo output -------------------------------------------
# Grouping the document tree into Texinfo files. List of tuples
# (source start file, target name, title, author,
# dir menu entry, description, category)
texinfo_documents = [
(master_doc, 'QML', u'QML Documentation',
author, 'QML', 'One line description of project.',
'Miscellaneous'),
]
html_sidebars = { '**': ['globaltoc.html', 'relations.html', 'sourcelink.html', 'searchbox.html'], }
# -- Options for nbsphinx --------------------------------------------------
nbsphinx_execute = 'never'
================================================
FILE: docs/source/force_kernels.rst
================================================
FCHL19 and force kernels
------------------------
This is a tutorial that shows the FCHL19 representation and corresponding kernels. See the paper (not yet on arxiv) for details on the representation.
Representation
~~~~~~~~~~~~~~
Generating the representation
"""""""""""""""""""""""""""""
.. code:: python
import qml
from qml.representations import generate_fchl_acsf
# Dummy coordinates for a water molecule
coordinates = np.array([[1.464, 0.707, 1.056],
[0.878, 1.218, 0.498],
[2.319, 1.126, 0.952]])
# Oxygen, Hydrogen, Hydrogen
nuclear_charges = np.array([8, 1, 1])
# Generate representations for the atoms in the water molecule
rep = generate_fchl_acsf(nuclear_charges, coordinates)
print(rep)
print(rep.shape)
Should print the following output:
.. code:: python
[[1.16160253e+00 2.11737093e+00 1.42984457e+00 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[4.73880430e-04 8.12967740e-02 3.00106360e-01 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[4.73880430e-04 8.12967740e-02 3.00106360e-01 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]]
(3, 720)
The representation requires you to specify a list of the possible elements that are in your training/test set. The default is :math:`[1,6,7,8,16]`. The representation increases in in the order of :math:`\mathcal{O}(n^2)` with the number of elements in the list, so it is beneficial to only include the minimal set. In the above example, the vector for each of the three atoms is of length 720. The size can be reduced by only including the elements 1 and 8 (hydrogen and oxygen).
.. code:: python
# Generate a minimal representations for the atoms in the water molecule
rep = generate_fchl_acsf(nuclear_charges, coordinates, elements=[1,8])
print(rep)
print(rep.shape)
Should print the following output:
.. code:: python
[[1.16160253e+00 2.11737093e+00 1.42984457e+00 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[4.73880430e-04 8.12967740e-02 3.00106360e-01 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[4.73880430e-04 8.12967740e-02 3.00106360e-01 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]]
(3, 168)
The size of the representation is reduced to 168.
Generating the derivative of the representation
"""""""""""""""""""""""""""""
In order to learn and predict forces, it is necessary to also generate the derivatives of the representation with respect to the nuclear coordinates.
This is done with the additional keyword argument ``gradients=True``.
.. code:: python
# Generate a minimal representations and their derivatives for the atoms in the water molecule
rep, drep = generate_fchl_acsf(nuclear_charges, coordinates, gradients=True, elements=[1,8])
print(rep)
print(rep.shape)
print(drep)
print(drep.shape)
Should print the following output:
.. code:: python
[[1.16160253e+00 2.11737093e+00 1.42984457e+00 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[4.73880430e-04 8.12967740e-02 3.00106360e-01 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[4.73880430e-04 8.12967740e-02 3.00106360e-01 ... 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00]]
(3, 168)
[[[[ 1.20693828e+00 4.23137322e+00 -3.01650346e+00]
[ 2.67232755e+00 -2.33030611e+00 2.54463954e+00]
[-3.87926583e+00 -1.90106712e+00 4.71863914e-01]]
...
[[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00]]]]
(3, 168, 3, 3)
Additional parameters
"""""""""""""""""""""
The representation contains a number of parameters, which can be optimized in order to improve the accuracy of the resulting machine learning model.
The default parameters are optimized for forces on a set of small molecules (see arXiv paper), and will work well for most cases.
Additionally, we also found a different set if parameters to work well for energy learning.
.. code:: python
# Energy-optimized kwargs
kwargs_energy = {
'nRs2': 22,
'nRs3': 17,
'eta2': 0.41,
'eta3': 0.97,
'three_body_weight': 45.83,
'three_body_decay': 2.39,
'two_body_decay': 2.39,
}
# Generate energy-optimized representation for water
rep = generate_fchl_acsf(nuclear_charges, coordinates, elements=[1,8], **kwargs_energy)
Kernels
~~~~~~~
The kernel functions implemented for the representation is a Gaussian function which only compares atomic environments of atoms of the same element type, that is:
:math:`k(\mathbf{q}_I,\mathbf{q}_{J}^{*}) = \delta_{Z_I Z_{J}^{*}} \exp\left(-\frac{\| \mathbf{q}_I - \mathbf{q}_{J}^{*} \|^2_2}{2\sigma^2}\right)`
where :math:`Z_i` and :math:`Z_j` are the nuclear charges of the atoms :math:`i` and :math:`j`.
The ``QML.kernels`` module contains functions to generate kernel functions a number of machine learning approaches as detailed below.
In all cases, the resulting kernels are simply matrices in numpy's ``ndarray`` format.
Kernel Ridge Regression
"""""""""""""""""""""""
Regression model of some property, :math:`U`, for some system, this could correspond to e.g. the atomization energy of a molecule:
:math:`\boldsymbol{\alpha} = (\mathbf{K} + \lambda \mathbf{I})^{-1} \mathbf{U}`
.. code:: python
# Generate representations
reps = np.array([generate_fchl_acsf(mol.nuclear_charges, mol.coordinates, pad=23) for mol in mols]
# Generate lists of nuclear charges
charges = [mol.nuclear_charges for mol in mols]
# Energies for each molecule
energies = np.array([mol.energy for mol in mols])
# Divide in training and test representations
X = reps[:100]
Xs = reps[100:]
# Divide in training and test nuclear charges
Q = nuclear_charges[:100]
Qs = nuclear_charges[100:]
# Divide in training and test energies
U = energies[:100]
Us = energies[100:]
The training kernel is symmetrical and can be calculated faster by using the dedicated kernel function that only calculates the upper triangle.
The test kernel is not symmetrical, and the ordering is first representations/charges for the basis functions (usually the same as the training set), and secondly the query representations/charges.
Additionally, the functions take a kernel width (sigma) as argument.
A minimal kernel ridge regression program is as follows:
.. code:: python
from qml.kernels import get_local_kernel
from qml.kernels import get_local_symmetric_kernel
from qml.math import cho_solve
# Example kernel width
sigma = 20.0
# Generate training and test kernel
K_training = get_local_symmetric_kernel(X, Q, sigma)
K_test = get_local_kernel(X, Xs, Q, Qs, sigma)
# Solve the regression using lambda=1e-9
alphas = cho_solve(K_training, U, l2reg=1e-9)
# Make predictions using the test kernel
U_test = np.dot(K_test, alphas)
Response Operators
""""""""""""""""""
QML with response operators expand the learned properties in a basis of kernel functions centered on the atoms of the training set.
For example, the equation that simultaneously describes the energy (F) and forces (F) of a system is:
.. math::
\begin{bmatrix}
\mathbf{U} \\
\mathbf{F}
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
\mathbf{K}^{a,u*} \\
\mathbf{K}^{a,g*}
\end{bmatrix} \alpha
Here, the subscripts relate to the two dimensions of the kernel matrices. :math:`a` denotes the first dimension consists of the kernel functions centered on the atomic environments, and :math:`u` and :math:`g` denotes that the second dimension are the zeroth and first derivative of the kernel, respectively.
In addition to the list of representations, nuclear charges and energies in the above example, we also need to generate arrays containgin the derivatives of the representations as well as the derivatives of the energy (the forces).
.. code:: python
# Forces for each molecule
forces = [mol.properties for mol in mols]
# Generate derivatives of representations
dreps = np.array([generate_fchl_acsf(mol.nuclear_charges, mol.coordinates, gradients=True, pad=23)[1] for mol in mols]
# Divide in training and test derivatives
dX = dreps[:100]
dXs = dreps[100:]
# Divide in training and test forces (and flatten to 1-D)
F = np.concatenate(forces[100:]).flatten()
Fs = np.concatenate(forces[:100]).flatten()
A minimal program to train and predict energies and forces with response operator kernels:
.. code:: python
from qml.kernels import get_atomic_local_gradient_kernel
from qml.kernels import get_atomic_local_kernel
from qml.math import svd_solve
# Example kernel width
sigma = 20.0
# Generate training and test kernel for energies
Ke = get_atomic_local_kernel(X, X, Q, Q, SIGMA)
Kes = get_atomic_local_kernel(X, Xs, Q, Qs, SIGMA)
# Generate training and test kernel for forces - note that only
# one set of derivatives is required
Kf = get_atomic_local_gradient_kernel(X, X, dX, Q, Q, SIGMA)
Kfs = get_atomic_local_gradient_kernel(X, Xs, dXs, Q, Qs, SIGMA)
# Concatenate energy and force kernels for the training set
C = np.concatenate(Ke, Kf)
# Concatenate matching energy and force labels
Y = np.concatenate(U, F)
# Solve the regression ignoring singular values smaller than 1e-9
alphas = svd_solve(C, Y, rcond=1e-9)
# Make energy predictions using the test energy kernel
U_test = np.dot(Kes, alphas)
# Make force predictions using the test force kernel
F_test = np.dot(Kfs, alphas)
Gaussian Process Regression
"""""""""""""""""""""""""""
Gaussian process regression with derivatives works similarly to the response operators in the above example.
The only difference is that the basis set consists of kernels placed on the molecules in the training set (rather than the atoms), as well as placed on their derivatives.
The resulting kernel is roughly 3x larger, and requires evaluation of the second derivative of the kernel, but is also usually more accurate, especially for small training set sizes.
.. math::
\begin{bmatrix}
\mathbf{U} \\
\mathbf{F}
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
\mathbf{K}^{u,u*} && \mathbf{K}^{u,g*} \\
\mathbf{K}^{g,u*} && \mathbf{K}^{g,g*}
\end{bmatrix} \alpha
A minimal program to train and predict energies and forces with Gaussian proces regression:
.. code:: python
from qml.kernels import get_symmetric_gp_kernel
from qml.kernels import get_gp_kernel
from qml.math import cho_solve
# Example kernel width
sigma = 20.0
# Generate training and test kernel for energies
K_train = get_symmetric_gp_kernel(X, dX, Q, SIGMA)
K_test = get_gp_kernel(X, Xs, dX, dXs, Q, Qs, SIGMA)
# Concatenate matching energy and force labels
Y = np.concatenate(U, F)
# Solve alpha coefficients
alphas = cho_solve(K_train, Y, l2reg=1e-9)
# Make predictions using the test energy kernel
Y_test = np.dot(K_test, alphas)
# Get test energies and forces from the prediction
U_test = Y_test[:100]
F_test = Y_test[100:]
================================================
FILE: docs/source/index.rst
================================================
.. QML documentation master file, created by
sphinx-quickstart on Sun Jun 4 14:41:04 2017.
You can adapt this file completely to your liking, but it should at least
contain the root `toctree` directive.
|Build Status| |pypi| |doi| |Beta|
QML: A Python Toolkit for Quantum Machine Learning
==================================================
QML is a Python2/3-compatible toolkit for representation learning of
properties of molecules and solids. QML supplies the the building blocks to
carry out efficient and accurate machine learning on chemical compounds.
The goal is to provide usable and efficient implementations of
concepts such as representations and kernels as well as a high level interface
to make it easy for computational chemists to use these for machine-learning tasks.
Current list of contributors:
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
- Anders S. Christensen (University of Basel)
- Lars A. Bratholm (University of Bristol)
- Silvia Amabilino (University of Bristol)
- Jimmy C. Kromann (University of Basel)
- Felix A. Faber (University of Basel)
- Bing Huang (University of Basel)
- David R. Glowacki (University of Bristol)
- Alexandre Tkatchenko (University of Luxembourg)
- Klaus-Robert Müller (Technische Universitat Berlin/Korea University)
- \O. Anatole von Lilienfeld (University of Basel)
Code development
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
The QML code is developed through our GitHub repository:
https://github.com/qmlcode/qml
------------------------------
Please add you code to QML by forking and making pull-requests to the "develop" branch.
Every now and then develop branch is pushed to the "master" branch and automatically deployed to PyPI, where the latest stable version is hosted.
See the "Installing QML" page for up-to-date installation instructions.
Citing QML:
--------------
Until the preprint is available from arXiv, please cite use of QML as:
::
AS Christensen, LA Bratholm, S Amabilino, JC Kromann, FA Faber, B Huang, GR Glowacki, A Tkatchenko, K.R. Muller, OA von Lilienfeld (2018) "QML: A Python Toolkit for Quantum Machine Learning" https://github.com/qmlcode/qml
For citation of the individual procedures of QML, please see the "Citing use of QML" section.
.. toctree::
:maxdepth: 2
:caption: GETTING STARTED:
:name: index
installation
citation
tutorial
force_kernels
qml_examples/examples
.. toctree::
:maxdepth: 2
:caption: SOURCE DOCUMENTATION:
:name: qml
qml
License:
-----------
QML is freely available under the terms of the MIT license.
.. |Build Status| image:: https://travis-ci.org/qmlcode/qml.svg?branch=master
:target: https://travis-ci.org/qmlcode/qml
.. |doi| image:: https://zenodo.org/badge/89045103.svg
:target: https://zenodo.org/badge/latestdoi/89045103
.. |Beta| image:: http://i.imgur.com/5fMAeek.jpg
:width: 90 px
:target: https://github.com/qmlcode/qml
.. |Pypi| image:: https://badge.fury.io/py/qml.svg
:target: https://badge.fury.io/py/qml
================================================
FILE: docs/source/installation.rst
================================================
Installing QML
---------------
Installing prerequisite modules (for most Linux systems):
.. code:: bash
sudo apt-get install python-pip gfortran libblas-dev liblapack-dev
These should already be installed on most systems. The Intel compilers
and MKL math-libraries are supported as well (see section 1.3).
**Additional note:**
For running neural networks, TensorFlow 1.8 is required. Pip does not automatically instal TF, so one should follow
`these <https://www.tensorflow.org/versions/r1.8/install/>` instructions.
Installing via ``pip``
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
The easiest way to install the stable version from the Python Package
Index (PyPI) is using the official, built-in Python package manager,
``pip``:
.. code:: bash
pip install qml --user -U
To use the Intel compiler, together with the MKL math library:
In addition to the stable version available from the official PyPI repository, you can install the most recent stable development snapshot directly from GitHub:
.. code:: bash
pip install git+https://github.com/qmlcode/qml@develop --user -U
Use ``pip2 install ...`` or ``pip3 install ...`` to get the Python2 or
Python3 versions explicitly. QML supports both flavors.
To uninstall simply use ``pip`` again.
.. code:: bash
pip uninstall qml
Installing via with Intel compilers
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
If you have Intel compilers installed (2016 and newer), you can compile
QML with Ifort/MKL from PyPI using the following options:
.. code:: bash
pip install qml --user -U --global-option="build" --global-option="--compiler=intelem" --global-option="--fcompiler=intelem"
Or alternatively the `develop` branch from GitHub:
.. code:: bash
pip install git+https://github.com/qmlcode/qml@develop --user -U --global-option="build" --global-option="--compiler=intelem" --global-option="--fcompiler=intelem"
Note on Apple/Mac support
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Installing QML requires a Fortran compiler. On MacOS you can install it
using ``brew``:
.. code:: bash
# Update brew
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
# Install GCC
brew install gcc
Note the Fortran compiler from brew (gfortran) unfortunately does not support OpenMP.
Therefore parallelism via OpenMP is disabled as default for MacOS systems.
Additionally, we found that some users have multiple version of the ``as`` assembler - this might happen if you have GCC from e.g. brew and macports at the same time. Look for the following error:
``FATAL:/opt/local/bin/../libexec/as/x86_64/as: I don't understand 'm' flag!``
If you experience this problems the setting the following path might fix the problem:
.. code:: bash
export PATH=/usr/bin:$PATH
Report Bugs
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Please report any bugs by opening an issue on GitHub: https://github.com/qmlcode/qml/issues
================================================
FILE: docs/source/qml.rst
================================================
Python API documentation
========================
.. Submodules
.. ----------
qml\.representations module
---------------------------
.. automodule:: qml.representations.representations
:members:
:undoc-members:
:show-inheritance:
qml\.kernels module
-------------------
.. automodule:: qml.kernels.kernels
:members:
:undoc-members:
:show-inheritance:
qml\.distance module
--------------------
.. automodule:: qml.kernels.distance
:members:
:undoc-members:
:show-inheritance:
qml\.math module
----------------
.. automodule:: qml.math.math
:members:
:undoc-members:
:show-inheritance:
qml\.Compound class
--------------------
.. autoclass:: qml.data.compound.Compound
:members:
:undoc-members:
:show-inheritance:
qml\.fchl module, representations
---------------------------------
.. automodule:: qml.fchl.fchl_representations
:members:
:show-inheritance:
qml\.fchl module, scalar kernels
--------------------------------
.. automodule:: qml.fchl.fchl_scalar_kernels
:members:
:show-inheritance:
qml\.fchl module, force kernels
-------------------------------
.. automodule:: qml.fchl.fchl_force_kernels
:members:
:show-inheritance:
qml\.fchl module, electric-field kernels
----------------------------------------
.. automodule:: qml.fchl.fchl_electric_field_kernels
:members:
:show-inheritance:
.. qml\.wrappers module
.. --------------------
..
.. .. automodule:: qml.kernels.wrappers
.. :members:
.. :undoc-members:
.. :show-inheritance:
.. qml\.data module
.. ----------------
..
.. .. automodule:: qml.data
.. :members:
.. :undoc-members:
.. :show-inheritance:
.. Module contents
.. ---------------
.. .. automodule:: qml
.. :members:
.. :undoc-members:
.. :show-inheritance:
qml\.arad module
----------------
.. automodule:: qml.arad.arad
:members:
:show-inheritance:
qml\.aglaia module
------------------
.. automodule:: qml.aglaia.aglaia
:inherited-members:
qml\.qmlearn.representations module
-----------------------------------
.. automodule:: qml.qmlearn.representations
:inherited-members:
qml\.qmlearn.kernels module
---------------------------
.. automodule:: qml.qmlearn.kernels
:inherited-members:
================================================
FILE: docs/source/qml_examples/examples.ipynb
================================================
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Examples"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Generating representations using the ``Compound`` class\n",
"\n",
"The following example demonstrates how to generate a representation via\n",
"the ``qml.data.Compound`` class."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.data import Compound\n",
"\n",
"# Read in an xyz or cif file.\n",
"water = Compound(xyz=\"water.xyz\")\n",
"\n",
"# Generate a molecular coulomb matrices sorted by row norm.\n",
"water.generate_coulomb_matrix(size=5, sorting=\"row-norm\")\n",
"\n",
"print(water.representation)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Might print the following representation:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
" [ 73.51669472 8.3593106 0.5 8.35237809 0.66066557 0.5\n",
" 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n",
" 0. 0. ]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Generating representations via the ``qml.representations`` module"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Generating the Coulomb-matrix for water:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from qml.representations import *\n",
"\n",
"# Dummy coordinates for a water molecule\n",
"coordinates = np.array([[1.464, 0.707, 1.056],\n",
" [0.878, 1.218, 0.498],\n",
" [2.319, 1.126, 0.952]])\n",
"\n",
"# Oxygen, Hydrogen, Hydrogen\n",
"nuclear_charges = np.array([8, 1, 1])\n",
"\n",
"# Generate a molecular coulomb matrices sorted by row norm.\n",
"cm1 = generate_coulomb_matrix(nuclear_charges, coordinates,\n",
" size=5, sorting=\"row-norm\")\n",
"print(cm1)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Generating all atomic coulomb matrices sorted by distance to query atom:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"cm2 = generate_atomic_coulomb_matrix(nuclear_charges, coordinates, size=5, sorting=\"distance\")\n",
"print(cm2)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Calculating a Gaussian kernel\n",
"The input for most of the kernels in QML is a numpy array, where the first dimension is the number of representations, and the second dimension is the size of each representation. An brief example is presented here, where ``compounds`` is a list of ``Compound()`` objects:\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from qml.kernels import gaussian_kernel\n",
"\n",
"# Generate a numpy-array of the representation\n",
"X = np.array([c.representation for c in compounds])\n",
"\n",
"# Kernel-width\n",
"sigma = 100.0\n",
"\n",
"# Calculate the kernel-matrix\n",
"K = gaussian_kernel(X, X, sigma)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Calculating a Gaussian kernel using a local representation\n",
"\n",
"The easiest way to calculate the kernel matrix using an explicit, local representation is via the wrappers module. Note that here the sigmas is a list of sigmas, and the result is a kernel for each sigma. The following examples currently work with the atomic coulomb matrix representation and the local SLATM representation:\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from qml.kernels import get_local_kernels_gaussian\n",
"\n",
"# Assume the QM7 dataset is loaded into a list of Compound()\n",
"for compound in qm7:\n",
"\n",
" # Generate the desired representation for each compound\n",
" compound.generate_atomic_coulomb_matrix(size=23, sort=\"row-norm\")\n",
"\n",
"# Make a big array with all the atomic representations\n",
"X = np.concatenate([mol.representation for mol in qm7])\n",
"\n",
"# Make an array with the number of atoms in each compound\n",
"N = np.array([mol.natoms for mol in qm7])\n",
"\n",
"# List of kernel-widths\n",
"sigmas = [50.0, 100.0, 200.0]\n",
"\n",
"# Calculate the kernel-matrix\n",
"K = get_local_kernels_gaussian(X, X, N, N, sigmas)\n",
"\n",
"print(K.shape)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Note that ``mol.representation`` is just a 1D numpy array."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Generating the SLATM representation\n",
"\n",
"The Spectrum of London and Axillrod-Teller-Muto potential (SLATM) representation requires additional input to reduce the size of the representation.\n",
"This input (the types of many-body terms) is generate via the ``get_slatm_mbtypes()`` function. The function takes a list of the nuclear charges for each molecule in the dataset as input. E.g.:\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations import get_slatm_mbtypes\n",
"\n",
"# Assume 'qm7' is a list of Compound() objects.\n",
"mbtypes = get_slatm_mbtypes([mol.nuclear_charges for compound in qm7])\n",
"\n",
"# Assume the QM7 dataset is loaded into a list of Compound()\n",
"for compound in qm7:\n",
"\n",
" # Generate the desired representation for each compound\n",
" compound.generate_slatm(mbtypes, local=True)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"The ``local`` keyword in this example specifies that a local representation is produced. Alternatively the SLATM representation can be generate via the ``qml.representations`` module:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations import generate_slatm\n",
"\n",
"# Dummy coordinates\n",
"coordinates = ... \n",
"\n",
"# Dummy nuclear charges\n",
"nuclear_charges = ...\n",
"\n",
"# Dummy mbtypes\n",
"mbtypes = get_slatm_mbtypes( ... )\n",
"\n",
"# Generate one representation\n",
"rep = generate_slatm(coordinates, nuclear_charges, mbtypes)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Here ``coordinates`` is an Nx3 numpy array, and ``nuclear_charges`` is simply a list of charges.\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Generating the FCHL representation\n",
"\n",
"The FCHL representation does not have an explicit representation in the form of a vector, and the kernel elements must be calculated analytically in a separate kernel function.\n",
"The syntax is analogous to the explicit representations (e.g. Coulomb matrix, BoB, SLATM, etc), but is handled by kernels from the separate ``qml.representations.fchl`` module.\n",
"\n",
"The code below show three ways to create the input representations for the FHCL kernel functions.\n",
"\n",
"First using the ``Compound`` class:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# Assume the dataset is loaded into a list of Compound()\n",
"for compound in mols:\n",
"\n",
" # Generate the desired representation for each compound, cut off in angstrom\n",
" compound.generate_fchl_representation(size=23, cut_off=10.0)\n",
"\n",
"# Make Numpy array of the representation, which can be parsed to the kernel\n",
"X = np.array([c.representation for c in mols])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"The dimensions of the array should be ``(number_molecules, size, 5, size)``, where ``size`` is the\n",
"size keyword used when generating the representations. \n",
"\n",
"In addition to using the ``Compound`` class to generate the representations, FCHL representations can also be generated via the ``qml.representations.fchl.generate_fchl_representation()`` function, using similar notation to the functions in the ``qml.representations.*`` functions."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations.fchl import generate_representation \n",
"\n",
"# Dummy coordinates for a water molecule\n",
"coordinates = np.array([[1.464, 0.707, 1.056],\n",
" [0.878, 1.218, 0.498],\n",
" [2.319, 1.126, 0.952]])\n",
"\n",
"# Oxygen, Hydrogen, Hydrogen\n",
"nuclear_charges = np.array([8, 1, 1])\n",
"\n",
"rep = generate_representation(coordinates, nuclear_charges)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"To create the representation for a crystal, the notation is as follows:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations.fchl import generate_representation \n",
"\n",
"# Dummy fractional coordinates\n",
"fractional_coordinates = np.array(\n",
" [[ 0. , 0. , 0. ],\n",
" [ 0.75000042, 0.50000027, 0.25000015],\n",
" [ 0.15115386, 0.81961403, 0.33154037],\n",
" [ 0.51192691, 0.18038651, 0.3315404 ],\n",
" [ 0.08154025, 0.31961376, 0.40115401],\n",
" [ 0.66846017, 0.81961403, 0.48807366],\n",
" [ 0.08154025, 0.68038678, 0.76192703],\n",
" [ 0.66846021, 0.18038651, 0.84884672],\n",
" [ 0.23807355, 0.31961376, 0.91846033],\n",
" [ 0.59884657, 0.68038678, 0.91846033],\n",
" [ 0.50000031, 0. , 0.50000031],\n",
" [ 0.25000015, 0.50000027, 0.75000042]]\n",
" )\n",
"\n",
"# Dummy nuclear charges\n",
"nuclear_charges = np.array(\n",
" [58, 58, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 23, 23]\n",
" )\n",
"\n",
"# Dummy unit cell\n",
"unit_cell = np.array(\n",
" [[ 3.699168, 3.699168, -3.255938],\n",
" [ 3.699168, -3.699168, 3.255938],\n",
" [-3.699168, -3.699168, -3.255938]]\n",
" )\n",
"\n",
"# Generate the representation\n",
"rep = generate_representation(fractional_coordinates, nuclear_charges, cell=unit_cell, neighbors=100, cut_distance=7.0)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"The `neighbors` keyword is the max number of atoms with the cutoff-distance"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Generating the FCHL kernel \n",
"\n",
"The following example demonstrates how to calculate the local FCHL kernel elements between FCHL representations. ``X1`` and ``X2`` are numpy arrays with the shape ``(number_compounds, max_size, 5, neighbors)``, as generated in one of the previous examples. You MUST use the same, or larger, cut-off distance to generate the representation, as to calculate the kernel.\n",
"\n",
"As output you will get a kernel for each kernel-width."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations.fchl import get_local_kernels\n",
"\n",
"# You can get kernels for multiple kernel-widths\n",
"sigmas = [2.5, 5.0, 10.0]\n",
"\n",
"# Calculate the kernel-matrices for each sigma\n",
"K = get_local_kernels(X1, X2, sigmas, cut_distance=10.0)\n",
"\n",
"print(K.shape)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"In case ``X1`` and ``X2`` are identical, K will be symmetrical. This is handled by a separate function with exploits this symmetry (thus being twice as fast).\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations.fchl import get_local_symmetric_kernels\n",
"\n",
"# You can get kernels for multiple kernel-widths\n",
"sigmas = [2.5, 5.0, 10.0]\n",
"\n",
"# Calculate the kernel-matrices for each sigma\n",
"K = get_local_kernels(X1, sigmas, cut_distance=10.0)\n",
"\n",
"print(K.shape)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"In addition to the local kernel, the FCHL module also provides kernels for atomic properties (e.g. chemical shifts, partial charges, etc). These have the name \"atomic\", rather than \"local\".\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qml.representations.fchl import get_atomic_kernels\n",
"from qml.representations.fchl import get_atomic_symmetric_kernels"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"The only difference between the local and atomic kernels is the shape of the input.\n",
"Since the atomic kernel outputs kernels with atomic resolution, the atomic input has the shape ``(number_atoms, 5, size)``.\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Fitting neural networks\n",
"\n",
"Depending on the representation that one is using, there are two classes of neural networks that can be used: `ARMP` and `MRMP`. These stand for 'Atomic Representation Molecular Properties' and 'Molecular Representation Molecular Properties' respectively."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### `ARMP` class\n",
"\n",
"There are three possible ways of using the `ARMP` class and they are all shown below.\n",
"\n",
"#### 1. Using the `Compound` class\n",
"\n",
"It is possible to include the Cartesian coordinates and the nuclear charges into the `Compound` class and then from the compounds generate the representation. This can be done as follows. \n",
"\n",
"The first step is to load some data: here we use a small data set where a isobutane molecule reacts with a cyano radical. Each data sample is a different configuration of this system."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"100 files were loaded.\n"
]
}
],
"source": [
"from qml.aglaia.aglaia import ARMP\n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"import glob\n",
"import numpy as np\n",
"import os\n",
"\n",
"cwd = os.getcwd()\n",
"dir_name = cwd + \"/../../../test/CN_isobutane/\"\n",
"filenames = glob.glob(dir_name + '*.xyz')\n",
"energies = np.loadtxt(dir_name + 'prop_kjmol_training.txt', usecols=[1])\n",
"filenames.sort()\n",
"\n",
"print(\"%i files were loaded.\" % (len(filenames)))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Then, we can create the estimator and specify all the hyper-parameters needed. For example, below we define an estimator that will do 5000 training epochs, will use the Atom Centered Symmetry Functions (ACSF) as the representation, and will have a L1 and L2 regularisation parameters on the weights of 0.0 and a learning rate of 0.075."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"acsf_params = {\"nRs2\": 5, \"nRs3\": 5, \"nTs\": 5, \"rcut\": 5, \"acut\": 5, \"zeta\": 220.127, \"eta\": 30.8065}\n",
"estimator = ARMP(iterations=5000, representation_name='acsf', representation_params=acsf_params, learning_rate=0.075, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0, scoring_function=\"rmse\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Once the estimator is created, the compounds can be generated as follows. They will be stored inside the class and can be accessed through `estimator.compounds`. The ACSF can be generated from the compounds by calling the `generate_representation()` function."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"(100, 19, 165)\n"
]
}
],
"source": [
"estimator.generate_compounds(filenames)\n",
"estimator.generate_representation(method=\"fortran\")\n",
"print(estimator.representation.shape)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"The shape of the representation is `(n_samples, n_atoms, n_features)`.\n",
"\n",
"Then, we need to set the properties. In this case we are fitting the energies of the different configurations."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"estimator.set_properties(energies)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"At this point, we have stored 100 data samples in the class. To train the model, we need to specify the indices of the samples we want to train on. Here, since we have only loaded 100 samples, we are going to use all of them."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"idx_train = np.arange(0,100)\n",
"\n",
"estimator.fit(idx_train)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Now that the model is fit, we can score it or use it for predictions. The default scoring function is the Mean Absolute Error (MAE). This can be changed when generating the estimator through the keyword `scoring_function`. Here we are using the Root Mean Square Error."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"The RMSE is 0.05667379826437678 kJ/mol\n"
]
},
{
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"text/plain": [
"<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
]
},
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"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"score = estimator.score(idx_train)\n",
"print(\"The RMSE is %s kJ/mol\" % (str(score)) )\n",
"\n",
"energies_predict = estimator.predict(idx_train)\n",
"\n",
"plt.scatter(energies, energies_predict)\n",
"plt.xlabel(\"True Energies (kJ/mol)\")\n",
"plt.ylabel(\"Predicted Energies (kJ/mol)\")\n",
"plt.show()"
]
},
{
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"source": [
"#### 2. Loading representations\n",
"\n",
"The second way to use the `ARMP` class is useful when you already have generated the representations. For example, if you have a file with the representations, the atom types and the energies, you can load the data into the `ARMP` estimator. Here we load 100 samples of a data set where a methane molecule reacts with a cyano radical. The cartesian coordinates have been transformed into the atomic SLATM representation already."
]
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"source": [
"cwd = os.getcwd()\n",
"dir_name = cwd + \"/../../../test/data/\"\n",
"filename = \"local_slatm_ch4cn_light.npz\"\n",
"data = np.load(dir_name + filename)\n",
"\n",
"representation = data[\"arr_0\"]\n",
"zs = data[\"arr_1\"]\n",
"energies = data[\"arr_2\"]\n",
"\n",
"estimator = ARMP(iterations=3000, learning_rate=0.075, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0, scoring_function=\"rmse\")\n",
"\n",
"estimator.set_representations(representations=representation)\n",
"estimator.set_classes(zs)\n",
"estimator.set_properties(energies)"
]
},
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"source": [
"In the same way as we did before, now we can use indices to specify on which samples to train, predict and score the model. Again, since we only have loaded 100 samples, we will train and predict on the same sets."
]
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"The RMSE is 0.30888228285160746 kJ/mol\n"
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"<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
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"idx_train = np.arange(0,100)\n",
"\n",
"estimator.fit(idx_train)\n",
"\n",
"score = estimator.score(idx_train)\n",
"\n",
"print(\"The RMSE is %s kJ/mol\" % (str(score)) )\n",
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"energies_predict = estimator.predict(idx_train)\n",
"\n",
"plt.scatter(energies, energies_predict)\n",
"plt.xlabel(\"True Energies (kJ/mol)\")\n",
"plt.ylabel(\"Predicted Energies (kJ/mol)\")\n",
"plt.show()"
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"source": [
"#### 3. Passing representations straight to the fit function\n",
"\n",
"In this case, there the data is not stored in the class before the fit function is called. Here the data is passed directly to the fit function. When using this way of fitting the estimator it is important to remember that the data that will be passed to the predict/score functions _must_ contain the same element types as the data that was used for the fitting."
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"The RMSE is 0.06417642021013359 kJ/mol\n"
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\n",
"text/plain": [
"<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"estimator = ARMP(iterations=3000, learning_rate=0.075, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0, scoring_function=\"rmse\")\n",
"\n",
"estimator.fit(x=representation, y=energies, classes=zs)\n",
"\n",
"score = estimator.score(x=representation, y=energies, classes=zs)\n",
"\n",
"print(\"The RMSE is %s kJ/mol\" % (str(score)) )\n",
"\n",
"energies_predict = estimator.predict(x=representation, classes=zs)\n",
"\n",
"plt.scatter(energies, energies_predict)\n",
"plt.xlabel(\"True Energies (kJ/mol)\")\n",
"plt.ylabel(\"Predicted Energies (kJ/mol)\")\n",
"plt.show()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### `MRMP` class\n",
"\n",
"There are also three ways of using the `MRMP` class, which are the same as for the `ARMP` class. Therefore, only the second way is shown.\n",
"\n",
"In this class there is no need to specify the nuclear charges for the estimator, because the neural network is not atom decomposed. The representation needs to have a shape `(n_samples, n_features)` instead of `(n_samples, n_atoms, n_features)` which was needed for the `ARMP` class."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"estimator = MRMP(iterations=100, l2_reg=0.0)\n",
"\n",
"estimator.set_representations(representations=representation)\n",
"estimator.set_properties(energies)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Once the data is stored in the class, indices can be used to specify on which samples to train in the same way as for the `ARMP` class."
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.6"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}
================================================
FILE: docs/source/tutorial.rst
================================================
QML Tutorial
-----------------
This tutorial is a general introduction to kernel-ridge regression with QML.
Theory
~~~~~~~~~~~
Regression model of some property, :math:`y`, for some system, :math:`\widetilde{\mathbf{X}}` - this could correspond to e.g. the atomization energy of a molecule:
:math:`y\left(\widetilde{\mathbf{X}} \right) = \sum_i \alpha_i \ K\left( \widetilde{\mathbf{X}}, \mathbf{X}_i\right)`
E.g. Using Gaussian kernel function with Frobenius norm:
:math:`K_{ij} = K\left( \mathbf{X}_i, \mathbf{X}_j\right) = \exp\left( -\frac{\| \mathbf{X}_i - \mathbf{X}_j\|_2^2}{2\sigma^2}\right)`
Regression coefficients are obtained through kernel matrix inversion and multiplication with reference labels
:math:`\boldsymbol{\alpha} = (\mathbf{K} + \lambda \mathbf{I})^{-1} \mathbf{y}`
Tutorial exercises
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Clone the following GIT repository to access the necessary scripts and QM7 dataset (atomization energies and relaxed geometries at PBE0/def2-TZVP level of theory) for ~7k GDB1-7 molecules. [#rupp]_ [#ruddigkeit]_
.. code:: bash
git clone https://github.com/qmlcode/tutorial.git
Additionally, the repository contains Python3 scripts with the solutions to each exercise.
Exercise 1: Representations
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In this exercise we use \qml~to generate the Coulomb matrix and Bag of bonds (BoB) representations. [#montavon]_
In QML data can be parsed via the ``Compound`` class, which stores data and generates representations in Numpy's ndarray format.
If you run the code below, you will read in the file ``qm7/0001.xyz`` (a methane molecule) and generate a Coulomb matrix representation (sorted by row-norm) and a BoB representation.
.. code:: python
import qml
# Create the compound object mol from the file qm7/0001.xyz which happens to be methane
mol = qml.Compound(xyz="qm7/0001.xyz")
# Generate and print a Coulomb matrix for compound with 5 atoms
mol.generate_coulomb_matrix(size=5, sorting="row-norm")
print(mol.representation)
# Generate and print BoB bags for compound containing C and H
mol.generate_bob(asize={"C":2, "H":5})
print(mol.representation)
The representations are simply stored as 1D-vectors.
Note the keyword ``size`` which is the largest number of atoms in a molecule occurring in test or training set.
Additionally, the Coulomb matrix can take a sorting scheme as keyword, and the BoB representations requires the specifications of how many atoms of a certain type to make room for in the representations.
Lastly, you can print the following properties which is read from the XYZ file:
.. code:: python
# Print other properties stored in the object
print(mol.coordinates)
print(mol.atomtypes)
print(mol.nuclear_charges)
print(mol.name)
print(mol.unit_cell)
Exercise 2: Kernels
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In this exercise we generate a Gaussian kernel matrix, :math:`\mathbf{K}`, using the representations, :math:`\mathbf{X}`, which are generated similarly to the example in the previous exercise:
:math:`K_{ij} = \exp\left( -\frac{\| \mathbf{X}_i - \mathbf{X}_j\|_2^2}{2\sigma^2}\right)`
QML supplies functions to generate the most basic kernels (E.g. Gaussian, Laplacian). In the exercise below, we calculate a Gaussian kernel for the QM7 dataset.
In order to save time you can import the entire QM7 dataset as ``Compound`` objects from the file ``tutorial_data.py`` found in the tutorial GitHub repository.
.. code:: python
import numpy as np
# Import QM7, already parsed to QML
from tutorial_data import compounds
from qml.kernels import gaussian_kernel
# For every compound generate a Coulomb matrix or BoB
for mol in compounds:
mol.generate_coulomb_matrix(size=23, sorting="row-norm")
# mol.generate_bob(size=23, asize={"O":3, "C":7, "N":3, "H":16, "S":1})
# Make a big 2D array with all the representations
X = np.array([mol.representation for mol in compounds])
# Print all representations
print(X)
# Run on only a subset of the first 100 (for speed)
X = X[:100]
# Define the kernel width
sigma = 1000.0
# K is also a Numpy array
K = gaussian_kernel(X, X, sigma)
# Print the kernel
print(K)
Exercise 3: Regression
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
With the kernel matrix and representations sorted out in the previous two exercise, we can now solve the :math:`\boldsymbol{\alpha}` regression coefficients:
:math:`\boldsymbol{\alpha} = (\mathbf{K} + \lambda \mathbf{I})^{-1} \mathbf{y}\label{eq:inv}`
One of the most efficient ways of solving this equation is using a Cholesky-decomposition.
QML includes a function named ``cho_solve()`` to do this via the math module ``qml.math``.
In this step it is convenient to only use a subset of the full dataset as training data (see below).
The following builds on the code from the previous step.
To save time, you can import the PBE0/def2-TZVP atomization energies for the QM7 dataset from the file ``tutorial_data.py``.
This has been sorted to match the ordering of the representations generated in the previous exercise.
Extend your code from the previous step with the code below:
.. code:: python
from qml.math import cho_solve
from tutorial_data import energy_pbe0
# Assign first 1000 molecules to the training set
X_training = X[:1000]
Y_training = energy_pbe0[:1000]
sigma = 4000.0
K = gaussian_kernel(X_training, X_training, sigma)
print(K)
# Add a small lambda to the diagonal of the kernel matrix
K[np.diag_indices_from(K)] += 1e-8
# Use the built-in Cholesky-decomposition to solve
alpha = cho_solve(K, Y_training)
print(alpha)
Exercise 4: Prediction
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
With the :math:`\boldsymbol{\alpha}` regression coefficients from the previous step, we have (successfully) trained the machine, and we are now ready to do predictions for other compounds.
This is done using the following equation:
:math:`y\left(\widetilde{\mathbf{X}} \right) = \sum_i \alpha_i \ K\left( \widetilde{\mathbf{X}}, \mathbf{X}_i\right)`
In this step we further divide the dataset into a training and a test set. Try using the last 1000 entries as test set.
.. code:: python
# Assign last 1000 molecules to the test set
X_test = X[-1000:]
Y_test = energy_pbe0[-1000:]
# calculate a kernel matrix between test and training data, using the same sigma
Ks = gaussian_kernel(X_test, X_training, sigma)
# Make the predictions
Y_predicted = np.dot(Ks, alpha)
# Calculate mean-absolute-error (MAE):
print(np.mean(np.abs(Y_predicted - Y_test)))
Exercise 5: Learning curves
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Repeat the prediction from Exercise 2.4 with training set sizes of 1000, 2000, and 4000 molecules.
Note the MAE for every training size.
Plot a learning curve of the MAE versus the training set size.
Generate a learning curve for the Gaussian and Laplacian kernels, as well using the Coulomb matrix and bag-of-bonds representations.
Which combination gives the best learning curve? Note you will have to adjust the kernel width (sigma) underway.
Exercise 6: Delta learning
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
A powerful technique in machine learning is the delta learning approach. Instead of predicting the PBE0/def2-TZVP atomization energies, we shall try to predict the difference between DFTB3 (a semi-empirical quantum method) and PBE0 atomization energies.
Instead of importing the ``energy_pbe0`` data, you can import the ``energy_delta`` and use this instead
.. code:: python
from tutorial_data import energy_delta
Y_training = energy_delta[:1000]
Y_test = energy_delta[-1000:]
Finally re-draw one of the learning curves from the previous exercise, and note how the prediction improves.
References
~~~~~~~~~~~~~
.. [#rupp] Rupp et al, Phys Rev Letters, 2012.
.. [#ruddigkeit] Ruddigkeit et al, J Chem Inf Model, 2012.
.. [#montavon] Montavon et al, New J Phys, 2013.
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FILE: examples/ARMP_1.py
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# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
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"""
This script shows how to set up the ARMP estimator where the XYZ data is used to make QML compounds and the local
descriptors are generated from the QML compounds and then stored.
"""
from qml.aglaia.aglaia import ARMP
import glob
import numpy as np
import os
## ------------- ** Loading the data ** ---------------
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
filenames = glob.glob(current_dir + '/../test/CN_isobutane/*.xyz')
energies = np.loadtxt(current_dir + '/../test/CN_isobutane/prop_kjmol_training.txt', usecols=[1])
filenames.sort()
## ------------- ** Setting up the estimator ** ---------------
acsf_params = {"nRs2": 5, "nRs3": 5, "nTs": 5, "rcut": 5, "acut": 5, "zeta": 220.127, "eta": 30.8065}
estimator = ARMP(iterations=5000, representation_name='acsf', representation_params=acsf_params, tensorboard=False,
learning_rate=0.075, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0)
estimator.generate_compounds(filenames)
estimator.set_properties(energies)
estimator.generate_representation()
## ------------- ** Fitting to the data ** ---------------
idx = np.arange(0,100)
estimator.fit(idx)
## ------------- ** Predicting and scoring ** ---------------
score = estimator.score(idx)
print("The mean absolute error is %s kJ/mol." % (str(-score)))
energies_predict = estimator.predict(idx)
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FILE: examples/ARMP_2.py
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# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
This script shows how to set up the ARMP estimator where the descriptor is set directly and stored in the class.
"""
from qml.aglaia.aglaia import ARMP
import numpy as np
import os
## ------------- ** Loading the data ** ---------------
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
data = np.load(current_dir + '/../test/data/local_slatm_ch4cn_light.npz')
descriptor = data["arr_0"]
zs = data["arr_1"]
energies = data["arr_2"]
## ------------- ** Setting up the estimator ** ---------------
estimator = ARMP(iterations=3000, learning_rate=0.075, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0, tensorboard=True, store_frequency=50)
estimator.set_representations(representations=descriptor)
estimator.set_classes(zs)
estimator.set_properties(energies)
## ------------- ** Fitting to the data ** ---------------
idx = np.arange(0,100)
estimator.fit(idx)
## ------------- ** Predicting and scoring ** ---------------
score = estimator.score(idx)
print("The mean absolute error is %s kJ/mol." % (str(-score)))
energies_predict = estimator.predict(idx)
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FILE: examples/ARMP_3.py
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# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
This script shows how to set up the ARMP estimator where the data to be fitted is passed directly to the fit function.
"""
from qml.aglaia.aglaia import ARMP
import os
import numpy as np
## ------------- ** Loading the data ** ---------------
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
data = np.load(current_dir + '/../test/data/local_slatm_ch4cn_light.npz')
representation = data["arr_0"]
zs = data["arr_1"]
energies = data["arr_2"]
## ------------- ** Setting up the estimator ** ---------------
estimator = ARMP(iterations=3000, learning_rate=0.075, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0, tensorboard=True, store_frequency=50)
## ------------- ** Fitting to the data ** ---------------
estimator.fit(x=representation, y=energies, classes=zs)
## ------------- ** Predicting and scoring ** ---------------
score = estimator.score(x=representation, y=energies, classes=zs)
print("The mean absolute error is %s kJ/mol." % (str(-score)))
energies_predict = estimator.predict(x=representation, classes=zs)
================================================
FILE: examples/ARMP_qm7.py
================================================
"""
This example shows how to use ARMP to overfit 100 data-points for the QM7 data set. It uses the Atom Centred Symmetry
functions as the representation.
This example takes about 3.5 min to run on a mac.
"""
from qml.aglaia.aglaia import ARMP
import glob
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import model_selection as modsel
filenames = sorted(glob.glob("../test/qm7/*.xyz"))
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=[1])
n_samples = len(filenames)
print("%i files were loaded." % (n_samples))
acsf_params = {"nRs2": 5, "nRs3": 5, "nTs": 5, "rcut": 5, "acut": 5, "zeta": 220.127, "eta": 30.8065}
estimator = ARMP(iterations=6000, representation_name='acsf', representation_params=acsf_params, l1_reg=0.0, l2_reg=0.0,
scoring_function="rmse", tensorboard=False, store_frequency=10, learning_rate=0.075)
estimator.set_properties(energies[:100])
estimator.generate_compounds(filenames[:100])
estimator.generate_representation(method="fortran")
print("The shape of the representation is: %s" % (str(estimator.representation.shape)))
idx = list(range(100))
idx_train, idx_test = modsel.train_test_split(idx, test_size=0, random_state=42, shuffle=True)
estimator.fit(idx_train)
score = estimator.score(idx_train)
print("The RMSE is %s kcal/mol." % (str(score)))
ene_pred = estimator.predict(idx_train)
# Plotting the predictions against the true values
plt.scatter(energies[idx_train], ene_pred)
plt.show()
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FILE: examples/MRMP_1.py
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# SOFTWARE.
"""
This script shows how to set up the MRMP estimator where the XYZ data is used to make QML compounds and global descriptors
are generated from the QML compounds and stored.
"""
from qml.aglaia.aglaia import MRMP
import glob
import numpy as np
import os
## ------------- ** Loading the data ** ---------------
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
filenames = glob.glob(current_dir + '/../test/CN_isobutane/*.xyz')
energies = np.loadtxt(current_dir + '/../test/CN_isobutane/prop_kjmol_training.txt', usecols=[1])
filenames.sort()
## ------------- ** Setting up the estimator ** ---------------
estimator = MRMP(representation_name='slatm', representation_params={'slatm_dgrid2': 0.06, 'slatm_dgrid1': 0.06})
estimator.generate_compounds(filenames[:100])
estimator.set_properties(energies[:100])
estimator.generate_representation()
## ------------- ** Fitting to the data ** ---------------
idx = np.arange(0,100)
estimator.fit(idx)
## ------------- ** Predicting and scoring ** ---------------
score = estimator.score(idx)
print("The mean absolute error is %s kJ/mol." % (str(-score)))
energies_predict = estimator.predict(idx)
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FILE: examples/MRMP_2.py
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# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
This script shows how to set up the MRMP estimator where the descriptor is set directly and stored in the class.
"""
from qml.aglaia.aglaia import MRMP
import numpy as np
import os
## ------------- ** Loading the data ** ---------------
# The data loaded contains 100 samples of the CN + isobutane data set in unsorted CM representation
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
data = np.load(current_dir + '/../test/data/CN_isopent_light_UCM.npz')
representation = data["arr_0"]
energies = data["arr_1"]
## ------------- ** Setting up the estimator ** ---------------
estimator = MRMP(iterations=7000, l2_reg=0.0)
estimator.set_representations(representations=representation)
estimator.set_properties(energies)
## ------------- ** Fitting to the data ** ---------------
idx = np.arange(0,100)
estimator.fit(idx)
## ------------- ** Predicting and scoring ** ---------------
score = estimator.score(idx)
print("The mean absolute error is %s kJ/mol." % (str(-score)))
energies_predict = estimator.predict(idx)
================================================
FILE: examples/MRMP_3.py
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# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
This script shows how to set up the MRMP estimator where the data to be fitted is passed directly to the fit function.
"""
from qml.aglaia.aglaia import MRMP
import numpy as np
import os
## ------------- ** Loading the data ** ---------------
# The data loaded contains 100 samples of the CN + isobutane data set in unsorted CM representation
current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
data = np.load(current_dir + '/../test/data/CN_isopent_light_UCM.npz')
representation = data["arr_0"]
energies = data["arr_1"]
## ------------- ** Setting up the estimator ** ---------------
estimator = MRMP()
## ------------- ** Fitting to the data ** ---------------
estimator.fit(representation, energies)
## ------------- ** Predicting and scoring ** ---------------
score = estimator.score(representation, energies)
print("The mean absolute error is %s kJ/mol." % (str(-score)))
energies_predict = estimator.predict(representation)
================================================
FILE: examples/qm7_hyperparam_search/config.yaml
================================================
estimator:
pickle: model.pickle
strategy:
name: random
#params:
# seeds: 5
search_space:
hl1:
min: 1
max: 100
type: int
hl2:
min: 0
max: 100
type: int
hl3:
min: 0
max: 100
type: int
l1_reg:
min: 1e-9
max: 1e0
type: float
warp: log
l2_reg:
min: 1e-9
max: 1e0
type: float
warp: log
learning_rate:
min: 1e-9
max: 1e0
type: float
warp: log
cv:
name: kfold
params:
n_splits: 3
shuffle: True
dataset_loader:
name: dsv
params:
filenames: idx.csv
trials:
uri: sqlite:///osprey-trials.db
================================================
FILE: examples/qm7_hyperparam_search/idx.csv
================================================
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
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24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
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106
107
108
109
110
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113
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116
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118
119
120
121
122
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128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
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149
150
151
152
153
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158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
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240
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250
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252
253
254
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257
258
259
260
261
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264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
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285
286
287
288
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290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
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469
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471
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474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
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497
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527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
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555
556
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558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
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FILE: examples/qm7_hyperparam_search/make_model_pickle.py
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# MIT License
#
# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
import pickle
import glob
import numpy as np
from aglaia.wrappers import OSPMRMP
estimator = OSPMRMP(batch_size = 100, representation = "sorted_coulomb_matrix")
filenames = glob.glob("qm7/*.xyz")[:1000]
energies = np.loadtxt('qm7/hof_qm7.txt', usecols=[1])[:1000]
estimator.generate_compounds(filenames)
estimator.set_properties(energies)
#real_estimator = OSPMRMP(batch_size = 100, representation = "sorted_coulomb_matrix", compounds = estimator.compounds,
# properties = energies)
#estimator.set_properties(energies)
#print(estimator.properties.size, estimator.compounds.size)
pickle.dump(estimator, open('model.pickle', 'wb'))
with open('idx.csv', 'w') as f:
for i in range(energies.size):
f.write('%s\n' % i)
#np.save('idx.npy', np.arange(0,energies.size)[:,None])
================================================
FILE: examples/qmlearn.py
================================================
import glob
import numpy as np
from qml import qmlearn
import sklearn.pipeline
import sklearn.model_selection
def data():
"""
Using the Data object.
"""
print("*** Begin data examples ***")
# The Data object has the same role as the Compound class.
# Where the Compound class is for one compound, the Data class
# Is for multiple
# One can load in a set of xyz files
filenames = sorted(glob.glob("../test/qm7/00*.xyz"))
data = qmlearn.Data(filenames)
print("length of filenames", len(filenames))
print("length of nuclear_charges", len(data.nuclear_charges))
print("length of coordinates", len(data.coordinates))
# Or just load a glob string
data = qmlearn.Data("../test/qm7/00*.xyz")
print("length of nuclear_charges", len(data.nuclear_charges))
# Energies (or other molecular properties) can be stored in the object
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)[:98]
data.set_energies(energies)
print("length of energies", len(data.energies))
print("*** End data examples ***")
print()
def preprocessing():
"""
Rescaling energies
"""
print("*** Begin preprocessing examples ***")
# The AtomScaler object does a linear fit of the number of each element to the energy.
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
# Input can be nuclear_charges and energies
print("Energies before rescaling", energies[:3])
rescaled_energies = qmlearn.preprocessing.AtomScaler().fit_transform(data.nuclear_charges, energies)
print("Energies after rescaling", rescaled_energies[:3])
# Or a data object can be used
data.set_energies(energies)
data2 = qmlearn.preprocessing.AtomScaler().fit_transform(data)
print("Energies after rescaling", data2.energies[:3])
print("*** End preprocessing examples ***")
print()
def representations():
"""
Creating representations. Currently implemented representations are
CoulombMatrix, AtomicCoulombMatrix, AtomicSLATM, GlobalSLATM,
FCHLRepresentations, AtomCenteredSymmetryFunctions.
(BagOfBonds is still missing)
"""
print("*** Begin representations examples ***")
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
# Representations can be created from a data object
model = qmlearn.representations.CoulombMatrix(sorting ='row-norm')
representations = model.generate(data)
print("Shape of representations:", representations.shape)
# Alternatively the data object can be passed at initialization of the representation class
# and only select molecule indices can be parsed
model = qmlearn.representations.CoulombMatrix(data)
representations = model.generate([0,5,7,16])
print("Shape of representations:", representations.shape)
print("*** End representations examples ***")
print()
def kernels():
"""
Create kernels. Currently implemented kernels are GaussianKernel,
LaplacianKernel, FCHLKernel.
"""
print("*** Begin kernels examples ***")
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
data.set_energies(energies)
# Kernels can be created from representations
model = qmlearn.representations.CoulombMatrix(data)
indices = np.arange(100)
representations = model.generate(indices)
model = qmlearn.kernels.GaussianKernel(sigma='auto')
symmetric_kernels = model.generate(representations[:80])
print("Shape of symmetric kernels:", symmetric_kernels.shape)
asymmetric_kernels = model.generate(representations[:80], representations[80:])
print("Shape of asymmetric kernels:", asymmetric_kernels.shape)
# Atomic representations can be used as well
model = qmlearn.representations.AtomicCoulombMatrix(data)
indices = np.arange(100)
representations = model.generate(indices)
model = qmlearn.kernels.GaussianKernel(sigma='auto')
symmetric_kernels = model.generate(representations[:80], representation_type = 'atomic')
print("Shape of symmetric kernels:", symmetric_kernels.shape)
asymmetric_kernels = model.generate(representations[:80], representations[80:], representation_type = 'atomic')
print("Shape of asymmetric kernels:", asymmetric_kernels.shape)
print("*** End kernels examples ***")
print()
def models():
"""
Regression models. Only KernelRidgeRegression implemented so far.
"""
print("*** Begin models examples ***")
filenames = sorted(glob.glob("../test/qm7/*.xyz"))
data = qmlearn.Data(filenames)
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
model = qmlearn.representations.CoulombMatrix(data)
# Create 1000 random indices
indices = np.random.choice(np.arange(len(energies)), size=1000, replace=False)
representations = model.generate(indices)
model = qmlearn.kernels.GaussianKernel(sigma='auto')
symmetric_kernels = model.generate(representations[:800])
asymmetric_kernels = model.generate(representations[:800], representations[800:])
# Model can be fit giving kernel matrix and energies
model = qmlearn.models.KernelRidgeRegression()
model.fit(symmetric_kernels, energies[indices[:800]])
print("Fitted KRR weights:", model.alpha[:3])
# Predictions can be had from an asymmetric kernel
predictions = model.predict(asymmetric_kernels)
print("Predicted energies:", predictions[:3])
print("True energies:", energies[indices[:3]])
# Or the score (default negative mae) can be had directly
scores = model.score(asymmetric_kernels, energies[indices[800:]])
print("Negative MAE:", scores)
print("*** End models examples ***")
print()
def pipelines():
"""
Constructing scikit-learn pipelines
"""
print("*** Begin pipelines examples ***")
# It is much easier to do all this with a scikit-learn pipeline
# Create data
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
data.set_energies(energies)
# Create model
model = sklearn.pipeline.make_pipeline(
qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data),
qmlearn.representations.CoulombMatrix(),
qmlearn.kernels.GaussianKernel(),
qmlearn.models.KernelRidgeRegression(),
)
# Create 1000 random indices
indices = np.random.choice(np.arange(len(energies)), size=1000, replace=False)
model.fit(indices[:800])
scores = model.score(indices[800:])
print("Negative MAE:", scores)
# Passing alchemy=False to kernels makes sure that the atomic kernel only compares C to C, H to H etc.
# This will speed up kernels of some representations dramatically, but only works in pipelines
# Create model
model = sklearn.pipeline.make_pipeline(
qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data),
qmlearn.representations.CoulombMatrix(),
qmlearn.kernels.GaussianKernel(alchemy=False),
qmlearn.models.KernelRidgeRegression(),
)
# Create 1000 random indices
indices = np.random.choice(np.arange(len(energies)), size=1000, replace=False)
model.fit(indices[:800])
scores = model.score(indices[800:])
print("Negative MAE without alchemy:", scores)
print("*** End pipelines examples ***")
print()
def pipelines_2():
"""
Scikit learn pipeline with a molecular neural network
"""
print("\n *** Begin pipelines example with molecular Neural Network ***")
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
data.set_energies(energies)
# Create model
model = sklearn.pipeline.make_pipeline(
qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data),
qmlearn.representations.CoulombMatrix(),
qmlearn.models.NeuralNetwork(iterations=500, batch_size=50, learning_rate=0.005),
)
indices = np.arange(1000)
np.random.shuffle(indices)
model.fit(indices[:100])
# Score on the TRAINING set, since you won't get good predictions in 500 iterations
scores = model.score(indices[:100])
print("Negative MAE:", scores)
print("*** End pipelines example with molecular Neural Network *** \n")
def pipelines_3():
"""
Scikit learn pipeline with an atomic neural network
"""
print("\n *** Begin pipelines example with atomic Neural Network ***")
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
data.set_energies(energies)
# Create model
model = sklearn.pipeline.make_pipeline(
qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data),
qmlearn.representations.AtomCenteredSymmetryFunctions(),
qmlearn.models.NeuralNetwork(iterations=500, batch_size=50, learning_rate=0.005),
)
indices = np.arange(1000)
np.random.shuffle(indices)
model.fit(indices[:100])
# Score on the TRAINING set, since you won't get good predictions in 500 iterations
scores = model.score(indices[:100])
print("Negative MAE:", scores)
print("*** End pipelines example with atomic Neural Network *** \n")
def cross_validation():
"""
Doing cross validation with qmlearn
"""
print("*** Begin CV examples ***")
# Create data
data = qmlearn.Data("../test/qm7/*.xyz")
energies = np.loadtxt("../test/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
data.set_energies(energies)
# Create model
model = sklearn.pipeline.make_pipeline(
qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data),
qmlearn.representations.CoulombMatrix(),
qmlearn.kernels.GaussianKernel(),
qmlearn.models.KernelRidgeRegression(),
# memory='/dev/shm/' ### This will cache the previous steps to the virtual memory and might speed up gridsearch
)
# Create 1000 random indices
indices = np.random.choice(np.arange(len(energies)), size=1000, replace=False)
# 3-fold CV of a given model can easily be done
scores = sklearn.model_selection.cross_validate(model, indices, cv=3)
print("Cross-validated scores:", scores['test_score'])
# Doing a grid search over hyper parameters
params = {'gaussiankernel__sigma': [10, 30, 100],
'kernelridgeregression__l2_reg': [1e-8, 1e-4],
}
grid = sklearn.model_selection.GridSearchCV(model, cv=3, refit=False, param_grid=params)
grid.fit(indices)
print("Best hyper parameters:", grid.best_params_)
print("Best score:", grid.best_score_)
# As an alternative the pipeline can be constructed slightly different, which allows more complex CV
# Create model
model = sklearn.pipeline.Pipeline([
('preprocess', qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data)),
('representations', qmlearn.representations.CoulombMatrix()),
('kernel', qmlearn.kernels.GaussianKernel()),
('model', qmlearn.models.KernelRidgeRegression())
],
# memory='/dev/shm/' ### This will cache the previous steps to the virtual memory and might speed up gridsearch
)
# Doing a grid search over hyper parameters
# including which kernel to use
params = {'kernel': [qmlearn.kernels.LaplacianKernel(), qmlearn.kernels.GaussianKernel()],
'kernel__sigma': [10, 30, 100, 1000, 3000, 1000],
'model__l2_reg': [1e-8, 1e-4],
}
grid = sklearn.model_selection.GridSearchCV(model, cv=3, refit=False, param_grid=params)
grid.fit(indices)
print("Best hyper parameters:", grid.best_params_)
print("Best score:", grid.best_score_)
print("*** End CV examples ***")
if __name__ == '__main__':
data()
preprocessing()
representations()
kernels()
models()
pipelines()
cross_validation()
pipelines_2()
pipelines_3()
================================================
FILE: examples/test_qmlearn_energy.py
================================================
#!/usr/bin/env python3
import sys
import pickle
import glob
import os
import ast
import numpy as np
import pandas as pd
from qml import qmlearn
import sklearn.pipeline
import sklearn.model_selection
import qml
np.random.seed(666)
TEST_DIR = "/home/andersx/dev/qml/develop/test/"
def parse_qm7_data(num=100):
energies = np.loadtxt(TEST_DIR + "/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
indexes = list(range(len(energies)))
np.random.shuffle(indexes)
indexes = indexes[:num]
energies = energies[indexes]
filenames = sorted(glob.glob(TEST_DIR + "/qm7/*.xyz"))# [indexes]
filenames = [filenames[i] for i in indexes]
data = qmlearn.Data(filenames)
data.set_energies(energies)
return data
def parse_qm9_data(num=100):
energies = np.loadtxt("/project/andersx/qm9_dataset/data_characterized.txt", usecols=13) * 627.51
filenames = np.loadtxt("/project/andersx/qm9_dataset/data_characterized.txt", usecols=0, dtype='str')
indexes = list(range(len(energies)))
np.random.shuffle(indexes)
indexes = indexes[:num]
energies = energies[indexes]
filenames = ["/project/andersx/qm9_dataset/characterized_xyz/" + filenames[i] for i in indexes]
data = qmlearn.Data(filenames)
data.set_energies(energies)
return data
def csv2data(csv_filename, num=10):
df = pd.read_csv(csv_filename, delimiter=";")
# print(df_train["forces"])
e = []
f = []
n = []
coords = []
q = []
for i in indexes[:num]:
coordinates = np.array(ast.literal_eval(df["coordinates"][i]))
nuclear_charges = np.array(ast.literal_eval(df["nuclear_charges"][i]), dtype=np.int32)
atomtypes = df["atomtypes"][i]
force = np.array(ast.literal_eval(df["forces"][i])) # * -1
energy = float(df["atomization_energy"][i])
n.append(len(nuclear_charges))
f.append(force)
e.append(energy)
q.append(nuclear_charges)
coords.append(coordinates)
# data = qmlearn.Data()
#
# data.set_energies(np.array(e))
# data.set_forces(np.array(f))
# data.natoms = np.array(n , dtype=np.int32)
# data.coordinates =np.array(coords)
# data.nuclear_charges = np.array(q)
e = np.array(e)
f = np.array(f)
coords = np.array(coords)
n = np.array(n)
q = np.array(q)
print(e.shape)
print(f.shape)
print(coords.shape)
print(n.shape)
print(q.shape)
data = qmlearn.Data()
data.set_energies(e)
data.set_forces(f)
data.natoms = n
data.coordinates = coords
data.nuclear_charges = q
# rescaled_energies = qmlearn.preprocessing.AtomScaler().fit_transform(data.nuclear_charges, e)
# data.set_energies(rescaled_energies)
return data
def npz2data(npy_filename, num=10):
print("PARSING NPY FILE:", npy_filename)
df = np.load(npy_filename)
# print(df_train["forces"])
print([k for k in df.keys()])
indexes = list(range(len(df["E"])))
np.random.shuffle(indexes)
indexes = indexes[:num]
# print(indexes)
print(df["z"])
nuclear_charges = df["z"]
mol_size = len(nuclear_charges)
e = df["E"][indexes].flatten()
f = df["F"][indexes]
coords = df["R"][indexes]
n = np.array([mol_size for _ in e], dtype=np.int32)
q = np.array([nuclear_charges for _ in e])
# print(e.shape)
# print(f.shape)
# print(coords.shape)
# print(n.shape)
# print(q.shape)
data = qmlearn.Data()
data.set_energies(e)
data.set_forces(f)
data.natoms = n
data.coordinates = coords
data.nuclear_charges = q
# data.set_energies(rescaled_energies)
rescaled_energies = qmlearn.preprocessing.AtomScaler().fit_transform(data.nuclear_charges, e)
data.set_energies(rescaled_energies)
return data
def pipeline():
test_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
DATA_SIZE = 1600
# data = csv2data(test_dir+"/data/force_train.csv", num=DATA_SIZE)
# data = npz2data("/project/andersx/sgdml_npy/toluene_dft.npz", num=DATA_SIZE)
# data = npz2data("/project/andersx/sgdml_npy/naphthalene_dft.npz", num=DATA_SIZE)
npy_names = [
"aspirin_dft.npz", # 0
"azobenzene_dft.npz", # 1
"benzene_dft.npz", # 2
"benzene_old_dft.npz", # 3
"ethanol_dft.npz", # 4
"malonaldehyde_dft.npz", # 5
"naphthalene_dft.npz", # 6
"paracetamol_dft.npz", # 7
"salicylic_dft.npz", # 8
"toluene_dft.npz", # 9
"uracil_dft.npz", # 10
]
# data = npz2data("/project/andersx/sgdml_npy/" + npy_names[0], num=DATA_SIZE)
# data = parse_qm7_data(num=DATA_SIZE)
data = parse_qm9_data(num=DATA_SIZE)
indices = np.arange(len(data.energies))
np.random.shuffle(indices)
# indices = indices[:1600]
# model.fit(indices[:n])
# scores = model.score(indices[-n:])
# print("Negative MAE:", scores)
model = sklearn.pipeline.Pipeline([
# ('preprocess', qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data)),
# ('representations', qmlearn.representations.FCHL_ACSF()),
('representations', qmlearn.representations.FCHL_ACSF(data)),
# ('kernel', qmlearn.kernels.OQMLForceKernel()),
# ('model', qmlearn.models.OQMLRegression())
# ('kernel', qmlearn.kernels.GPRForceKernel()),
# ('model', qmlearn.models.GPRRegression())
('kernel', qmlearn.kernels.GPREnergyKernel()),
('model', qmlearn.models.KernelRidgeRegression(scoring="neg_mae"))
],
# memory='/dev/shm/' ### This will cache the previous steps to the virtual memory and might speed up gridsearch
)
# pickle.dump(model, open('pipeline_qm9.pickle', 'wb'))
# exit()
# Doing a grid search over hyper parameters
# including which kernel to use
params = {
# 'kernel__sigma': [2.0, 4.0, 8.0],
# 'model__l2_reg': [1e-14, 1e-12, 1e-10, 1e-9, 1e-8],
# 'model__l2_reg': [1e-9, 1e-8, 1e-7],
'kernel__sigma': [4.0],
'model__l2_reg': [1e-14],
}
# from skopt import BayesSearchCV
grid = sklearn.model_selection.GridSearchCV(model, cv=4, refit=False, param_grid=params, verbose=10000)
grid.fit(indices)
means = grid.cv_results_['mean_test_score']
stds = grid.cv_results_['std_test_score']
for mean, std, params in zip(means, stds, grid.cv_results_['params']):
print("%0.3f (+/-%0.03f) for %r" % (mean, std * 2, params))
print("Best hyper parameters:", grid.best_params_)
print("Best score:", grid.best_score_)
print("*** End CV examples ***")
if __name__ == "__main__":
pipeline()
================================================
FILE: examples/test_qmlearn_force.py
================================================
#!/usr/bin/env python3
import sys
import pickle
import glob
import os
import ast
import numpy as np
import pandas as pd
from qml import qmlearn
import sklearn.pipeline
import sklearn.model_selection
import qml
np.random.seed(666)
TEST_DIR = "/home/andersx/dev/qml/develop/test/"
def parse_qm7_data(num=100):
energies = np.loadtxt(TEST_DIR + "/data/hof_qm7.txt", usecols=1)
indexes = list(range(len(energies)))
np.random.shuffle(indexes)
indexes = indexes[:num]
energies = energies[indexes]
filenames = sorted(glob.glob(TEST_DIR + "/qm7/*.xyz"))# [indexes]
filenames = [filenames[i] for i in indexes]
data = qmlearn.Data(filenames)
data.set_energies(energies)
return data
def parse_qm9_data(num=100):
energies = np.loadtxt("/project/andersx/qm9_dataset/data_characterized.txt", usecols=13) * 627.51
filenames = np.loadtxt("/project/andersx/qm9_dataset/data_characterized.txt", usecols=0, dtype='str')
indexes = list(range(len(energies)))
np.random.shuffle(indexes)
indexes = indexes[:num]
energies = energies[indexes]
filenames = ["/project/andersx/qm9_dataset/characterized_xyz/" + filenames[i] for i in indexes]
data = qmlearn.Data(filenames)
data.set_energies(energies)
return data
def csv2data(csv_filename, num=10):
df = pd.read_csv(csv_filename, delimiter=";")
# print(df_train["forces"])
e = []
f = []
n = []
coords = []
q = []
for i in indexes[:num]:
coordinates = np.array(ast.literal_eval(df["coordinates"][i]))
nuclear_charges = np.array(ast.literal_eval(df["nuclear_charges"][i]), dtype=np.int32)
atomtypes = df["atomtypes"][i]
force = np.array(ast.literal_eval(df["forces"][i])) # * -1
energy = float(df["atomization_energy"][i])
n.append(len(nuclear_charges))
f.append(force)
e.append(energy)
q.append(nuclear_charges)
coords.append(coordinates)
# data = qmlearn.Data()
#
# data.set_energies(np.array(e))
# data.set_forces(np.array(f))
# data.natoms = np.array(n , dtype=np.int32)
# data.coordinates =np.array(coords)
# data.nuclear_charges = np.array(q)
e = np.array(e)
f = np.array(f)
coords = np.array(coords)
n = np.array(n)
q = np.array(q)
print(e.shape)
print(f.shape)
print(coords.shape)
print(n.shape)
print(q.shape)
data = qmlearn.Data()
data.set_energies(e)
data.set_forces(f)
data.natoms = n
data.coordinates = coords
data.nuclear_charges = q
# rescaled_energies = qmlearn.preprocessing.AtomScaler().fit_transform(data.nuclear_charges, e)
# data.set_energies(rescaled_energies)
return data
def npz2data(npy_filename, num=10):
print("PARSING NPY FILE:", npy_filename)
df = np.load(npy_filename)
# print(df_train["forces"])
print([k for k in df.keys()])
indexes = list(range(len(df["E"])))
np.random.shuffle(indexes)
indexes = indexes[:num]
# print(indexes)
print(df["z"])
nuclear_charges = df["z"]
mol_size = len(nuclear_charges)
e = df["E"][indexes].flatten()
f = df["F"][indexes]
coords = df["R"][indexes]
n = np.array([mol_size for _ in e], dtype=np.int32)
q = np.array([nuclear_charges for _ in e])
# print(e.shape)
# print(f.shape)
# print(coords.shape)
# print(n.shape)
# print(q.shape)
data = qmlearn.Data()
data.set_energies(e)
data.set_forces(f)
data.natoms = n
data.coordinates = coords
data.nuclear_charges = q
# data.set_energies(rescaled_energies)
# rescaled_energies = qmlearn.preprocessing.AtomScaler().fit_transform(data.nuclear_charges, e)
# data.set_energies(rescaled_energies)
return data
def pipeline():
test_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
DATA_SIZE = 200
# data = csv2data(test_dir+"/data/force_train.csv", num=DATA_SIZE)
# data = npz2data("/project/andersx/sgdml_npy/toluene_dft.npz", num=DATA_SIZE)
# data = npz2data("/project/andersx/sgdml_npy/naphthalene_dft.npz", num=DATA_SIZE)
npy_names = [
"aspirin_dft.npz", # 0
"azobenzene_dft.npz", # 1
"benzene_dft.npz", # 2
"benzene_old_dft.npz", # 3
"ethanol_dft.npz", # 4
"malonaldehyde_dft.npz", # 5
"naphthalene_dft.npz", # 6
"paracetamol_dft.npz", # 7
"salicylic_dft.npz", # 8
"toluene_dft.npz", # 9
"uracil_dft.npz", # 10
]
data = npz2data("/project/andersx/sgdml_npy/" + npy_names[4], num=DATA_SIZE)
# data = parse_qm7_data(num=DATA_SIZE)
# data = parse_qm9_data(num=DATA_SIZE)
indices = np.arange(len(data.energies))
np.random.shuffle(indices)
# indices = indices[:1600]
# model.fit(indices[:n])
# scores = model.score(indices[-n:])
# print("Negative MAE:", scores)
model = sklearn.pipeline.Pipeline([
('preprocess', qmlearn.preprocessing.AtomScaler(data)),
('representations', qmlearn.representations.FCHL_ACSF_Force()),
# ('representations', qmlearn.representations.FCHL_ACSF(data)),
# ('kernel', qmlearn.kernels.OQMLForceKernel()),
#('model', qmlearn.models.OQMLRegression())
('kernel', qmlearn.kernels.GPRForceKernel()),
('model', qmlearn.models.GPRRegression())
# ('kernel', qmlearn.kernels.GPREnergyKernel()),
# ('model', qmlearn.models.KernelRidgeRegression(scoring="neg_mae"))
],
# memory='/dev/shm/' ### This will cache the previous steps to the virtual memory and might speed up gridsearch
)
# pickle.dump(model, open('pipeline_qm9.pickle', 'wb'))
# exit()
# Doing a grid search over hyper parameters
# including which kernel to use
params = {
# 'kernel__sigma': [2.0, 4.0, 8.0],
# 'model__l2_reg': [1e-14, 1e-12, 1e-10, 1e-9, 1e-8],
'model__l2_reg': [1e-9, 1e-8, 1e-7],
'kernel__sigma': [4.0],
# 'model__l2_reg': [1e-14],
}
# from skopt import BayesSearchCV
grid = sklearn.model_selection.GridSearchCV(model, cv=2, refit=False, param_grid=params, verbose=10000)
grid.fit(indices)
means = grid.cv_results_['mean_test_score']
stds = grid.cv_results_['std_test_score']
for mean, std, params in zip(means, stds, grid.cv_results_['params']):
print("%0.3f (+/-%0.03f) for %r" % (mean, std * 2, params))
print("Best hyper parameters:", grid.best_params_)
print("Best score:", grid.best_score_)
print("*** End CV examples ***")
if __name__ == "__main__":
pipeline()
================================================
FILE: mkldiscover.py
================================================
#!/usr/bin/env python
# MIT License
#
# Copyright (c) 2017 Anders Steen Christensen
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
from __future__ import print_function
import os
def mkl_exists(verbose=False):
# Get environment variables
__MKLROOT__ = os.environ.get('MKLROOT')
__LD_LIBRARY_PATH__ = os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH')
# Check if $MKLROOT is set
if __MKLROOT__ is None:
if verbose:
print("MKL-discover: MKLROOT was not set")
return False
else:
if verbose:
print("MKL-discover: MKLROOT was set to")
print(__MKLROOT__)
# Check if path exists
mklroot_exists = os.path.isdir(__MKLROOT__)
if not mklroot_exists:
if verbose:
print("MKL-discover: MKLROOT path does not exist")
return False
found_libmkl_rt = False
# Check if libmkl_rt.so exists below $MKLROOT
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(__MKLROOT__, followlinks=True):
if "libmkl_rt.so" in filenames:
if verbose:
print("MKL-discover: Found libmkl_rt.so at ", dirpath)
# Check that the dirpath where libmkl_rt.so is in $LD_LIBRARY_PATH
if dirpath in __LD_LIBRARY_PATH__:
if verbose:
print("MKL-discover: Found %s in $LD_LIBRARY_PATH" % dirpath)
print("MKL-discover: Concluding that MKL can be used.")
found_libmkl_rt = True
return found_libmkl_rt
if __name__ == "__main__":
mkl_present = mkl_exists(verbose=False)
if mkl_present:
print("MKL found")
else:
print("MKL could NOT be found")
================================================
FILE: qml/__init__.py
================================================
# MIT License
#
# Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
QML main module
===============
Provides
1. representations
2. kernels
3. math
"""
from __future__ import absolute_import
from . import models
from . import aglaia
from . import math
from . import kernels
from . import arad
from . import fchl
from . import representations
from . import qmlearn
from . import utils
from .utils.compound import Compound
__author__ = "Anders S. Christensen"
__copyright__ = "Copyright 2016"
__credits__ = ["Anders S. Christensen (2016) https://github.com/qmlcode/qml"]
__license__ = "MIT"
__version__ = "0.2.1"
__maintainer__ = "Anders S. Christensen"
__email__ = "andersbiceps@gmail.com"
__status__ = "Beta"
================================================
FILE: qml/aglaia/__init__.py
================================================
# MIT License
#
# Copyright (c) 2017 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
Aglaia main module
===============
Provides
1. NN class
2. wrappers
"""
================================================
FILE: qml/aglaia/aglaia.py
================================================
# MIT License
#
# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
"""
Module containing the general neural network class and the child classes for the molecular and atomic neural networks.
"""
from __future__ import print_function
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.base import BaseEstimator
from .symm_funct import generate_acsf_tf
from ..utils.utils import InputError, ceil, is_positive_or_zero, is_positive_integer, is_positive, \
is_bool, is_positive_integer_or_zero, is_string, is_positive_integer_array, is_array_like, \
check_global_representation, check_y, check_sizes, check_dy, check_classes, is_numeric_array, is_non_zero_integer, \
is_positive_integer_or_zero_array, check_local_representation
from qml.aglaia.tf_utils import TensorBoardLogger
from qml.representations import generate_acsf
from qml.aglaia.graceful_killer import _GracefulKiller
from qml import Compound
from qml import representations as qml_rep
import tensorflow
class _NN(BaseEstimator):
"""
Parent class for training multi-layered neural networks on molecular or atomic properties via Tensorflow
"""
def __init__(self, hidden_layer_sizes, l1_reg, l2_reg, batch_size, learning_rate,
iterations, tensorboard, store_frequency, tf_dtype, scoring_function,
activation_function, optimiser, beta1, beta2, epsilon,
rho, initial_accumulator_value, initial_gradient_squared_accumulator_value,
l1_regularization_strength,l2_regularization_strength, tensorboard_subdir):
"""
:param hidden_layer_sizes: Number of hidden layers. The n'th element represents the number of neurons in the n'th
hidden layer.
:type hidden_layer_size: Tuple of integers
:param l1_reg: L1-regularisation parameter for the neural network weights
:type l1_reg: float
:param l2_reg: L2-regularisation parameter for the neural network weights
:type l2_reg: float
:param batch_size: Size of minibatches for the ADAM optimizer. If set to 'auto' ``batch_size = min(200,n_samples)``
:type batch_size: integer
:param learning_rate: The learning rate in the numerical minimisation.
:type learning_rate: float
:param iterations: Total number of iterations that will be carried out during the training process.
:type iterations: integer
:param tf_dtype: Accuracy to use for floating point operations in tensorflow. 64 and 'float64' is recognised as tf.float64
and similar for tf.float32 and tf.float16.
:type tf_dtype: Tensorflow datatype
:param scoring_function: Scoring function to use. Available choices are 'mae', 'rmse', 'r2'.
:type scoring_function: string
:param activation_function: Activation function to use in the neural network. Currently 'sigmoid', 'tanh', 'elu', 'softplus',
'softsign', 'relu', 'relu6', 'crelu' and 'relu_x' is supported.
:type activation_function: Tensorflow datatype
:param beta1: parameter for AdamOptimizer
:type beta1: float
:param beta2: parameter for AdamOptimizer
:type beta2: float
:param epsilon: parameter for AdadeltaOptimizer
:type epsilon: float
:param rho: parameter for AdadeltaOptimizer
:type rho: float
:param initial_accumulator_value: parameter for AdagradOptimizer
:type initial_accumulator_value: float
:param initial_gradient_squared_accumulator_value: parameter for AdagradDAOptimizer
:type initial_gradient_squared_accumulator_value: float
:param l1_regularization_strength: parameter for AdagradDAOptimizer
:type l1_regularization_strength: float
:param l2_regularization_strength: parameter for AdagradDAOptimizer
:type l2_regularization_strength: float
:param tensorboard: Store summaries to tensorboard or not
:type tensorboard: boolean
:param store_frequency: How often to store summaries to tensorboard.
:type store_frequency: integer
:param tensorboard_subdir: Directory to store tensorboard data
:type tensorboard_subdir: string
"""
super(_NN,self).__init__()
# Initialising the parameters
self._set_hidden_layers_sizes(hidden_layer_sizes)
self._set_l1_reg(l1_reg)
self._set_l2_reg(l2_reg)
self._set_batch_size(batch_size)
self._set_learning_rate(learning_rate)
self._set_iterations(iterations)
self._set_tf_dtype(tf_dtype)
self._set_scoring_function(scoring_function)
self._set_tensorboard(tensorboard, store_frequency, tensorboard_subdir)
self._set_activation_function(activation_function)
# Placeholder variables
self.n_features = None
self.n_samples = None
self.training_cost = []
self.session = None
# Setting the optimiser
self._set_optimiser_param(beta1, beta2, epsilon, rho, initial_accumulator_value,
initial_gradient_squared_accumulator_value, l1_regularization_strength,
l2_regularization_strength)
self.optimiser = self._set_optimiser_type(optimiser)
# Placholder variables for data
self.compounds = None
self.representation = None
self.properties = None
self.gradients = None
self.classes = None
# To enable restart model
self.loaded_model = False
def _set_activation_function(self, activation_function):
"""
This function sets which activation function will be used in the model.
:param activation_function: name of the activation function to use
:type activation_function: string or tf class
:return: None
"""
if activation_function in ['sigmoid', tf.nn.sigmoid]:
self.activation_function = tf.nn.sigmoid
elif activation_function in ['tanh', tf.nn.tanh]:
self.activation_function = tf.nn.tanh
elif activation_function in ['elu', tf.nn.elu]:
self.activation_function = tf.nn.elu
elif activation_function in ['softplus', tf.nn.softplus]:
self.activation_function = tf.nn.softplus
elif activation_function in ['softsign', tf.nn.softsign]:
self.activation_function = tf.nn.softsign
elif activation_function in ['relu', tf.nn.relu]:
self.activation_function = tf.nn.relu
elif activation_function in ['relu6', tf.nn.relu6]:
self.activation_function = tf.nn.relu6
elif activation_function in ['crelu', tf.nn.crelu]:
self.activation_function = tf.nn.crelu
elif activation_function in ['relu_x', tf.nn.relu_x]:
self.activation_function = tf.nn.relu_x
else:
raise InputError("Unknown activation function. Got %s" % str(activation_function))
def _set_l1_reg(self, l1_reg):
"""
This function sets the value of the l1 regularisation that will be used on the weights in the model.
:param l1_reg: l1 regularisation on the weights
:type l1_reg: float
:return: None
"""
if not is_positive_or_zero(l1_reg):
raise InputError("Expected positive float value for variable 'l1_reg'. Got %s" % str(l1_reg))
self.l1_reg = l1_reg
def _set_l2_reg(self, l2_reg):
"""
This function sets the value of the l2 regularisation that will be used on the weights in the model.
:param l2_reg: l2 regularisation on the weights
:type l2_reg: float
:return: None
"""
if not is_positive_or_zero(l2_reg):
raise InputError("Expected positive float value for variable 'l2_reg'. Got %s" % str(l2_reg))
self.l2_reg = l2_reg
def _set_batch_size(self, batch_size):
"""
This function sets the value of the batch size. The value of the batch size will be checked again once the data
set is available, to make sure that it is sensible. This will be done by the function _get_batch_size.
:param batch_size: size of the batch size.
:type batch_size: float
:return: None
"""
if batch_size != "auto":
if not is_positive_integer(batch_size):
raise InputError("Expected 'batch_size' to be a positive integer. Got %s" % str(batch_size))
elif batch_size == 1:
raise InputError("batch_size must be larger than 1. Got %s" % str(batch_size))
self.batch_size = int(batch_size)
else:
self.batch_size = batch_size
def _set_learning_rate(self, learning_rate):
"""
This function sets the value of the learning that will be used by the optimiser.
:param learning_rate: step size in the optimisation algorithms
:type l1_reg: float
:return: None
"""
if not is_positive(learning_rate):
raise InputError("Expected positive float value for variable learning_rate. Got %s" % str(learning_rate))
self.learning_rate = float(learning_rate)
def _set_iterations(self, iterations):
"""
This function sets the number of iterations that will be carried out by the optimiser.
:param iterations: number of iterations
:type l1_reg: int
:return: None
"""
if not is_positive_integer(iterations):
raise InputError("Expected positive integer value for variable iterations. Got %s" % str(iterations))
self.iterations = int(iterations)
# TODO check that the estimators actually use this
def _set_tf_dtype(self, tf_dtype):
"""
This sets what data type will be used in the model.
:param tf_dtype: data type
:type tf_dtype: string or tensorflow class or int
:return: None
"""
# 2 == tf.float64 and 1 == tf.float32 for some reason
# np.float64 recognised as tf.float64 as well
if tf_dtype in ['64', 64, 'float64', tf.float64]:
self.tf_dtype = tf.float64
elif tf_dtype in ['32', 32, 'float32', tf.float32]:
self.tf_dtype = tf.float32
elif tf_dtype in ['16', 16, 'float16', tf.float16]:
self.tf_dtype = tf.float16
else:
raise InputError("Unknown tensorflow data type. Got %s" % str(tf_dtype))
def _set_optimiser_param(self, beta1, beta2, epsilon, rho, initial_accumulator_value, initial_gradient_squared_accumulator_value,
l1_regularization_strength, l2_regularization_strength):
"""
This function sets all the parameters that are required by all the optimiser functions. In the end, only the parameters
for the optimiser chosen will be used.
:param beta1: parameter for AdamOptimizer
:type beta1: float
:param beta2: parameter for AdamOptimizer
:type beta2: float
:param epsilon: parameter for AdadeltaOptimizer
:type epsilon: float
:param rho: parameter for AdadeltaOptimizer
:type rho: float
:param initial_accumulator_value: parameter for AdagradOptimizer
:type initial_accumulator_value: float
:param initial_gradient_squared_accumulator_value: parameter for AdagradDAOptimizer
:type initial_gradient_squared_accumulator_value: float
:param l1_regularization_strength: parameter for AdagradDAOptimizer
:type l1_regularization_strength: float
:param l2_regularization_strength: parameter for AdagradDAOptimizer
:type l2_regularization_strength: float
:return: None
"""
if not is_positive(beta1) and not is_positive(beta2):
raise InputError("Expected positive float values for variable beta1 and beta2. Got %s and %s." % (str(beta1),str(beta2)))
self.beta1 = float(beta1)
self.beta2 = float(beta2)
if not is_positive(epsilon):
raise InputError("Expected positive float value for variable epsilon. Got %s" % str(epsilon))
self.epsilon = float(epsilon)
if not is_positive(rho):
raise InputError("Expected positive float value for variable rho. Got %s" % str(rho))
self.rho = float(rho)
if not is_positive(initial_accumulator_value) and not is_positive(initial_gradient_squared_accumulator_value):
raise InputError("Expected positive float value for accumulator values. Got %s and %s" %
(str(initial_accumulator_value), str(initial_gradient_squared_accumulator_value)))
self.initial_accumulator_value = float(initial_accumulator_value)
self.initial_gradient_squared_accumulator_value = float(initial_gradient_squared_accumulator_value)
if not is_positive_or_zero(l1_regularization_strength) and not is_positive_or_zero(l2_regularization_strength):
raise InputError("Expected positive or zero float value for regularisation variables. Got %s and %s" %
(str(l1_regularization_strength), str(l2_regularization_strength)))
self.l1_regularization_strength = float(l1_regularization_strength)
self.l2_regularization_strength = float(l2_regularization_strength)
def _set_optimiser_type(self, optimiser):
"""
This function sets which numerical optimisation algorithm will be used for training.
:param optimiser: Optimiser
:type optimiser: string or tf class
:return: tf optimiser to use
:rtype: tf class
"""
self.AdagradDA = False
if optimiser in ['AdamOptimizer', tf.train.AdamOptimizer]:
optimiser_type = tf.train.AdamOptimizer
elif optimiser in ['AdadeltaOptimizer', tf.train.AdadeltaOptimizer]:
optimiser_type = tf.train.AdadeltaOptimizer
elif optimiser in ['AdagradOptimizer', tf.train.AdagradOptimizer]:
optimiser_type = tf.train.AdagradOptimizer
elif optimiser in ['AdagradDAOptimizer', tf.train.AdagradDAOptimizer]:
optimiser_type = tf.train.AdagradDAOptimizer
self.AdagradDA = True
elif optimiser in ['GradientDescentOptimizer', tf.train.GradientDescentOptimizer]:
optimiser_type = tf.train.GradientDescentOptimizer
else:
raise InputError("Unknown optimiser. Got %s" % str(optimiser))
return optimiser_type
def _set_optimiser(self):
"""
This function instantiates an object from the optimiser class that has been selected by the user. It also sets
the parameters for the optimiser.
:return: Optimiser with set parameters
:rtype: object of tf optimiser class
"""
self.AdagradDA = False
if self.optimiser in ['AdamOptimizer', tf.train.AdamOptimizer]:
optimiser_obj = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.learning_rate, beta1=self.beta1, beta2=self.beta2,
epsilon=self.epsilon)
elif self.optimiser in ['AdadeltaOptimizer', tf.train.AdadeltaOptimizer]:
optimiser_obj = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate=self.learning_rate, rho=self.rho, epsilon=self.epsilon)
elif self.optimiser in ['AdagradOptimizer', tf.train.AdagradOptimizer]:
optimiser_obj = tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=self.learning_rate,
initial_accumulator_value=self.initial_accumulator_value)
elif self.optimiser in ['AdagradDAOptimizer', tf.train.AdagradDAOptimizer]:
self.global_step = tf.placeholder(dtype=tf.int64)
optimiser_obj = tf.train.AdagradDAOptimizer(learning_rate=self.learning_rate, global_step=self.global_step,
initial_gradient_squared_accumulator_value=self.initial_gradient_squared_accumulator_value,
l1_regularization_strength=self.l1_regularization_strength,
l2_regularization_strength=self.l2_regularization_strength)
self.AdagradDA = True
elif self.optimiser in ['GradientDescentOptimizer', tf.train.GradientDescentOptimizer]:
optimiser_obj = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)
else:
raise InputError("Unknown optimiser class. Got %s" % str(self.optimiser))
return optimiser_obj
def _set_scoring_function(self, scoring_function):
"""
This function sets which scoring metrics to use when scoring the results.
:param scoring_function: name of the scoring function to use
:type scoring_function: string
:return: None
"""
if not is_string(scoring_function):
raise InputError("Expected a string for variable 'scoring_function'. Got %s" % str(scoring_function))
if scoring_function.lower() not in ['mae', 'rmse', 'r2']:
raise InputError("Available scoring functions are 'mae', 'rmse', 'r2'. Got %s" % str(scoring_function))
self.scoring_function = scoring_function
def _set_hidden_layers_sizes(self, hidden_layer_sizes):
"""
This function sets the number of hidden layers and the number of neurons in each hidden layer. The length of the
tuple tells the number of hidden layers (n_hidden_layers) while each element of the tuple specifies the number
of hidden neurons in that layer.
:param hidden_layer_sizes: number of hidden layers and hidden neurons.
:type hidden_layer_sizes: tuple of length n_hidden_layer
:return: None
"""
try:
iterator = iter(hidden_layer_sizes)
except TypeError:
raise InputError("'hidden_layer_sizes' must be a tuple of positive integers. Got a non-iterable object.")
if None in hidden_layer_sizes:
raise InputError("'hidden_layer_sizes' must be a tuple of positive integers. Got None elements")
if not is_positive_integer_array(hidden_layer_sizes):
raise InputError("'hidden_layer_sizes' must be a tuple of positive integers")
self.hidden_layer_sizes = np.asarray(hidden_layer_sizes, dtype = int)
def _set_tensorboard(self, tensorboard, store_frequency, tensorboard_subdir):
"""
This function prepares all the things needed to use tensorboard when training the estimator.
:param tensorboard: whether to use tensorboard or not
:type tensorboard: boolean
:param store_frequency: Every how many steps to save data to tensorboard
:type store_frequency: int
:param tensorboard_subdir: directory where to save the tensorboard data
:type tensorboard_subdir: string
:return: None
"""
if not is_bool(tensorboard):
raise InputError("Expected boolean value for variable tensorboard. Got %s" % str(tensorboard))
self.tensorboard = bool(tensorboard)
if not self.tensorboard:
return
if not is_string(tensorboard_subdir):
raise InputError('Expected string value for variable tensorboard_subdir. Got %s' % str(tensorboard_subdir))
# TensorBoardLogger will handle all tensorboard related things
self.tensorboard_logger_training = TensorBoardLogger(tensorboard_subdir + '/training')
self.tensorboard_subdir_training = tensorboard_subdir + '/training'
self.tensorboard_logger_representation = TensorBoardLogger(tensorboard_subdir + '/representation')
self.tensorboard_subdir_representation = tensorboard_subdir + '/representation'
if not is_positive_integer(store_frequency):
raise InputError("Expected positive integer value for variable store_frequency. Got %s" % str(store_frequency))
if store_frequency > self.iterations:
print("Only storing final iteration for tensorboard")
self.tensorboard_logger_training.set_store_frequency(self.iterations)
else:
self.tensorboard_logger_training.set_store_frequency(store_frequency)
def _init_weight(self, n1, n2, name):
"""
This function generates a the matrix of weights to go from layer l to the next layer l+1. It initialises the
weights from a truncated normal distribution where the standard deviation is 1/sqrt(n2) and the mean is zero.
:param n1: size of the layer l+1
:type n1: int
:param n2: size of the layer l
:type n2: int
:param name: name to give to the tensor of weights to make tensorboard clear
:type name: string
:return: weights to go from layer l to layer l+1
:rtype: tf tensor of shape (n1, n2)
"""
w = tf.Variable(tf.truncated_normal([n1,n2], stddev = 1.0 / np.sqrt(n2), dtype = self.tf_dtype),
dtype = self.tf_dtype, name = name)
return w
def _init_bias(self, n, name):
"""
This function initialises the biases to go from layer l to layer l+1.
:param n: size of the layer l+1
:type n: int
:param name: name to give to the tensor of biases to make tensorboard clear
:type name: string
:return: biases
:rtype: tf tensor of shape (n, 1)
"""
b = tf.Variable(tf.zeros([n], dtype = self.tf_dtype), name=name, dtype = self.tf_dtype)
return b
def _generate_weights(self, n_out):
"""
Generates the weights and the biases, by looking at the size of the hidden layers,
the number of features in the representation and the number of outputs. The weights are initialised from
a zero centered normal distribution with precision :math:`\\tau = a_{m}`, where :math:`a_{m}` is the number
of incoming connections to a neuron. Weights larger than two standard deviations from the mean is
redrawn.
:param n_out: Number of outputs
:type n_out: integer
:return: tuple of weights and biases, each being of length (n_hidden_layers + 1)
:rtype: tuple
"""
weights = []
biases = []
# Weights from input layer to first hidden layer
weights.append(self._init_weight(self.hidden_layer_sizes[0], self.n_features, 'weight_in'))
biases.append(self._init_bias(self.hidden_layer_sizes[0], 'bias_in'))
# Weights from one hidden layer to the next
for i in range(1, self.hidden_layer_sizes.size):
weights.append(self._init_weight(self.hidden_layer_sizes[i], self.hidden_layer_sizes[i-1], 'weight_hidden_%d' %i))
biases.append(self._init_bias(self.hidden_layer_sizes[i], 'bias_hidden_%d' % i))
# Weights from last hidden layer to output layer
weights.append(self._init_weight(n_out, self.hidden_layer_sizes[-1], 'weight_out'))
biases.append(self._init_bias(n_out, 'bias_out'))
return weights, biases
def _l2_loss(self, weights):
"""
Creates the expression for L2-regularisation on the weights
:param weights: tensorflow tensors representing the weights
:type weights: list of tf tensors
:return: tensorflow scalar representing the regularisation contribution to the cost function
:rtype: tf.float32
"""
reg_term = tf.zeros([], name="l2_loss")
for i in range(self.hidden_layer_sizes.size):
reg_term += tf.reduce_sum(tf.square(weights[i]))
return self.l2_reg * reg_term
def _l1_loss(self, weights):
"""
Creates the expression for L1-regularisation on the weights
:param weights: tensorflow tensors representing the weights
:type weights: list of tf tensors
:return: tensorflow scalar representing the regularisation contribution to the cost function
:rtype: tf.float32
"""
reg_term = tf.zeros([], name="l1_loss")
for i in range(self.hidden_layer_sizes.size):
reg_term += tf.reduce_sum(tf.abs(weights[i]))
return self.l1_reg * reg_term
def _get_batch_size(self):
"""
Determines the actual batch size. If set to auto, the batch size will be set to 100.
If the batch size is larger than the number of samples, it is truncated and a warning
is printed.
Furthermore the returned batch size will be slightly modified from the user input if
the last batch would be tiny compared to the rest.
:return: Batch size
:rtype: int
"""
if self.batch_size == 'auto':
batch_size = min(100, self.n_samples)
else:
if self.batch_size > self.n_samples:
print("Warning: batch_size larger than sample size. It is going to be clipped")
return min(self.n_samples, self.batch_size)
else:
batch_size = self.batch_size
# see if the batch size can be modified slightly to make sure the last batch is similar in size
# to the rest of the batches
# This is always less that the requested batch size, so no memory issues should arise
better_batch_size = ceil(self.n_samples, ceil(self.n_samples, batch_size))
return better_batch_size
def _set_slatm_parameters(self, params):
"""
This function sets the parameters for the slatm representation.
:param params: dictionary
:return: None
"""
self.slatm_parameters = {'slatm_sigma1': 0.05, 'slatm_sigma2': 0.05, 'slatm_dgrid1': 0.03, 'slatm_dgrid2': 0.03,
'slatm_rcut': 4.8, 'slatm_rpower': 6, 'slatm_alchemy': False}
if params is not None:
for key, value in params.items():
if key in self.slatm_parameters:
self.slatm_parameters[key] = value
self._check_slatm_values()
def _set_acsf_parameters(self, params):
"""
This function sets the parameters for the acsf representation.
:param params: dictionary
:return: None
"""
self.acsf_parameters = {'rcut': 5.0, 'acut': 5.0, 'nRs2': 5, 'nRs3': 5, 'nTs': 5,
'zeta': 220.127, 'eta': 30.8065, 'bin_min': 0.8}
if params is not None:
for key, value in params.items():
if key in self.acsf_parameters:
self.acsf_parameters[key] = value
self._check_acsf_values()
def score(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
"""
This function calls the appropriate function to score the model. One needs to pass a representation and some
properties to it or alternatively if the compounds/representations and the properties are stored in the class one
can pass indices.
:param x: either the representations or the indices to the representations
:type x: either a numpy array of shape (n_samples, n_features) or (n_samples, n_atoms, n_features) or a numpy array of ints
:param y: either the properties or None
:type y: either a numpy array of shape (n_samples,) or None
:param dy: either the gradients of the properties or none
:type dy: either a numpy array of shape (n_samples, n_atoms, 3) or None
:param classes: either the classes to do the NN decomposition or None
:type classes: either a numpy array of shape (n_samples, n_atoms) or None
:return: score
:rtype: float
"""
return self._score(x, y, dy, classes)
def _score(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
"""
This function calls the appropriate function to score the model. One needs to pass a representation and some
properties to it or alternatively if the compounds/representations and the properties are stored in the class one
can pass indices.
:param x: either the representations or the indices to the representations
:type x: either a numpy array of shape (n_samples, n_features) or (n_samples, n_atoms, n_features) or a numpy array of ints
:param y: either the properties or None
:type y: either a numpy array of shape (n_samples,) or None
:param dy: either the gradients of the properties or none
:type dy: either a numpy array of shape (n_samples, n_atoms, 3) or None
:param classes: either the classes to do the NN decomposition or None
:type classes: either a numpy array of shape (n_samples, n_atoms) or None
:return: score
:rtype: float
"""
if self.scoring_function == 'mae':
return self._score_mae(x, y, dy, classes)
if self.scoring_function == 'rmse':
return self._score_rmse(x, y, dy, classes)
if self.scoring_function == 'r2':
return self._score_r2(x, y, dy, classes)
def generate_compounds(self, filenames):
"""
Creates QML compounds. Needs to be called before fitting.
:param filenames: path of xyz-files
:type filenames: list
"""
# Check that the number of properties match the number of compounds if the properties have already been set
if self.properties is None:
pass
else:
if self.properties.size == len(filenames):
pass
else:
raise InputError("Number of properties (%d) does not match number of compounds (%d)"
% (self.properties.size, len(filenames)))
self.compounds = np.empty(len(filenames), dtype=object)
for i, filename in enumerate(filenames):
self.compounds[i] = Compound(filename)
def generate_representation(self, xyz=None, classes=None, method='fortran'):
"""
This function can generate representations either from the data contained in the compounds or from xyz data passed
through the argument. If the Compounds have already being set and xyz data is given, it complains.
:param xyz: cartesian coordinates
:type xyz: numpy array of shape (n_samples, n_atoms, 3)
:param classes: The classes to do the atomic decomposition of the networks (most commonly nuclear charges)
:type classes: numpy array of shape (n_samples, n_atoms)
:return: None
"""
if self.compounds is None and xyz is None and classes is None:
raise InputError("QML compounds need to be created in advance or Cartesian coordinates need to be passed in "
"order to generate the representation.")
if self.representation is not None:
raise InputError("The representations have already been set!")
if self.compounds is None:
self.representation, self.classes = self._generate_representations_from_data(xyz, classes, method)
elif xyz is None:
# Make representations from compounds
self.representation, self.classes = self._generate_representations_from_compounds(method)
else:
raise InputError("Compounds have already been set but new xyz data is being passed.")
def set_properties(self, properties):
"""
Set properties. Needed to be called before fitting.
:param y: array of properties of size (nsamples,)
:type y: array
"""
if properties is None:
raise InputError("Properties cannot be set to none.")
else:
if is_numeric_array(properties) and np.asarray(properties).ndim == 1:
self.properties = np.asarray(properties)
else:
raise InputError(
'Variable "properties" expected to be array like of dimension 1. Got %s' % str(properties))
def set_representations(self, representations):
"""
This function takes representations as input and stores them inside the class.
:param representations: global or local representations
:type representations: numpy array of shape (n_samples, n_features) or (n_samples, n_atoms, n_features)
"""
if self.representation is not None:
raise InputError("The representations have already been set!")
if representations is None:
raise InputError("Descriptor cannot be set to none.")
else:
if is_numeric_array(representations):
self._set_representation(representations)
else:
raise InputError('Variable "representation" expected to be array like.')
def set_gradients(self, gradients):
"""
This function enables to set the gradient information.
:param gradients: The gradients of the properties with respect to the input. For example, forces.
:type gradients: numpy array (for example, numpy array of shape (n_samples, n_atoms, 3))
:return: None
"""
if gradients is None:
raise InputError("Gradients cannot be set to none.")
else:
if is_numeric_array(gradients):
self.gradients = np.asarray(gradients)
else:
raise InputError('Variable "gradients" expected to be array like.')
# TODO move to ARMP? MRMP does not neet this function
def set_classes(self, classes):
"""
This function stores the classes to be used during training for local networks.
:param classes: what class does each atom belong to.
:type classes: numpy array of shape (n_samples, n_atoms) of ints
:return: None
"""
if classes is None:
raise InputError("Classes cannot be set to none.")
else:
if is_positive_integer_or_zero_array(classes):
self.classes = np.asarray(classes)
else:
raise InputError('Variable "classes" expected to be array like of positive integers.')
def fit(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
"""
This function calls the specific fit method of the child classes.
:param x: either the representations or the indices to the representations
:type x: either a numpy array of shape (n_samples, n_features) or (n_samples, n_atoms, n_features) or a numpy array of ints
:param y: either the properties or None
:type y: either a numpy array of shape (n_samples,) or None
:param dy: either the gradients of the properties or none
:type dy: either a numpy array of shape (n_samples, n_atoms, 3) or None
:param classes: either the classes to do the NN decomposition or None
:type classes: either a numpy array of shape (n_samples, n_atoms) or None
:return: None
"""
return self._fit(x, y, dy, classes)
def _check_slatm_values(self):
"""
This function checks that the parameters passed to slatm make sense.
:return: None
"""
if not is_positive(self.slatm_parameters['slatm_sigma1']):
raise InputError("Expected positive float for variable 'slatm_sigma1'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_sigma1']))
if not is_positive(self.slatm_parameters['slatm_sigma2']):
raise InputError("Expected positive float for variable 'slatm_sigma2'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_sigma2']))
if not is_positive(self.slatm_parameters['slatm_dgrid1']):
raise InputError("Expected positive float for variable 'slatm_dgrid1'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_dgrid1']))
if not is_positive(self.slatm_parameters['slatm_dgrid2']):
raise InputError("Expected positive float for variable 'slatm_dgrid2'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_dgrid2']))
if not is_positive(self.slatm_parameters['slatm_rcut']):
raise InputError("Expected positive float for variable 'slatm_rcut'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_rcut']))
if not is_non_zero_integer(self.slatm_parameters['slatm_rpower']):
raise InputError("Expected non-zero integer for variable 'slatm_rpower'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_rpower']))
if not is_bool(self.slatm_parameters['slatm_alchemy']):
raise InputError("Expected boolean value for variable 'slatm_alchemy'. Got %s." % str(self.slatm_parameters['slatm_alchemy']))
def _check_acsf_values(self):
"""
This function checks that the user input parameters to acsf make sense.
:return: None
"""
if not is_positive(self.acsf_parameters['rcut']):
raise InputError(
"Expected positive float for variable 'rcut'. Got %s." % str(self.acsf_parameters['rcut']))
if not is_positive(self.acsf_parameters['acut']):
raise InputError(
"Expected positive float for variable 'acut'. Got %s." % str(self.acsf_parameters['acut']))
if not is_positive_integer(self.acsf_parameters['nRs2']):
raise InputError("Expected positinve integer for 'nRs2. Got %s." % (self.acsf_parameters['nRs2']))
if not is_positive_integer(self.acsf_parameters['nRs3']):
raise InputError("Expected positinve integer for 'nRs3. Got %s." % (self.acsf_parameters['nRs3']))
if not is_positive_integer(self.acsf_parameters['nTs']):
raise InputError("Expected positinve integer for 'nTs. Got %s." % (self.acsf_parameters['nTs']))
if is_numeric_array(self.acsf_parameters['eta']) or is_numeric_array(self.acsf_parameters['eta']):
raise InputError("Expecting a scalar value for eta parameters.")
if is_numeric_array(self.acsf_parameters['zeta']):
raise InputError("Expecting a scalar value for zeta. Got %s." % (self.acsf_parameters['zeta']))
if not is_positive_or_zero(self.acsf_parameters['bin_min']):
raise InputError(
"Expected positive or zero float for variable 'bin_min'. Got %s." % str(self.acsf_parameters['bin_min']))
def _get_msize(self, pad = 0):
"""
Gets the maximum number of atoms in a single molecule. To support larger molecules
an optional padding can be added by the ``pad`` variable.
:param pad: Add an integer padding to the returned dictionary
:type pad: integer
:return: largest molecule with respect to number of atoms.
:rtype: integer
"""
if self.compounds.size == 0:
raise RuntimeError("QML compounds have not been generated")
if not is_positive_integer_or_zero(pad):
raise InputError("Expected variable 'pad' to be a positive integer or zero. Got %s" % str(pad))
nmax = max(mol.natoms for mol in self.compounds)
return nmax + pad
def _get_asize(self, pad = 0):
"""
Gets the maximum occurrences of each element in a single molecule. To support larger molecules
an optional padding can be added by the ``pad`` variable.
:param pad: Add an integer padding to the returned dictionary
:type pad: integer
:return: dictionary of the maximum number of occurences of each element in a single molecule.
:rtype: dictionary
"""
if self.compounds.size == 0:
raise RuntimeError("QML compounds have not been generated")
if not is_positive_integer_or_zero(pad):
raise InputError("Expected variable 'pad' to be a positive integer or zero. Got %s" % str(pad))
asize = {}
for mol in self.compounds:
for key, value in mol.natypes.items():
if key not in asize:
asize[key] = value + pad
continue
asize[key] = max(asize[key], value + pad)
return asize
def _get_slatm_mbtypes(self, arr):
"""
This function takes an array containing all the classes that are present in a data set and returns a list of all
the unique classes present, all the possible pairs and triplets of classes.
:param arr: classes for each atom in a data set
:type arr: numpy array of shape (n_samples, n_atoms)
:return: unique single, pair and triplets of classes
:rtype: list of lists
"""
return qml_rep.get_slatm_mbtypes(arr)
def _get_xyz_from_compounds(self, indices):
"""
This function takes some indices and returns the xyz of the compounds corresponding to those indices.
:param indices: indices of the compounds to use for training
:type indices: numpy array of ints of shape (n_samples, )
:return: the xyz of the specified compounds
:rtype: numpy array of shape (n_samples, n_atoms, 3)
"""
xyzs = []
zs = []
max_n_atoms = 0
for compound in self.compounds[indices]:
xyzs.append(compound.coordinates)
zs.append(compound.nuclear_charges)
if len(compound.nuclear_charges) > max_n_atoms:
max_n_atoms = len(compound.nuclear_charges)
# Padding so that all the samples
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SYMBOL INDEX (596 symbols across 57 files)
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FILE: examples/test_qmlearn_force.py
function parse_qm7_data (line 23) | def parse_qm7_data(num=100):
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function pipeline (line 171) | def pipeline():
FILE: mkldiscover.py
function mkl_exists (line 28) | def mkl_exists(verbose=False):
FILE: qml/aglaia/aglaia.py
class _NN (line 48) | class _NN(BaseEstimator):
method __init__ (line 54) | def __init__(self, hidden_layer_sizes, l1_reg, l2_reg, batch_size, lea...
method _set_activation_function (line 143) | def _set_activation_function(self, activation_function):
method _set_l1_reg (line 172) | def _set_l1_reg(self, l1_reg):
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method _set_optimiser_param (line 258) | def _set_optimiser_param(self, beta1, beta2, epsilon, rho, initial_acc...
method _set_optimiser_type (line 307) | def _set_optimiser_type(self, optimiser):
method _set_optimiser (line 333) | def _set_optimiser(self):
method _set_scoring_function (line 364) | def _set_scoring_function(self, scoring_function):
method _set_hidden_layers_sizes (line 379) | def _set_hidden_layers_sizes(self, hidden_layer_sizes):
method _set_tensorboard (line 401) | def _set_tensorboard(self, tensorboard, store_frequency, tensorboard_s...
method _init_weight (line 440) | def _init_weight(self, n1, n2, name):
method _init_bias (line 461) | def _init_bias(self, n, name):
method _generate_weights (line 477) | def _generate_weights(self, n_out):
method _l2_loss (line 509) | def _l2_loss(self, weights):
method _l1_loss (line 526) | def _l1_loss(self, weights):
method _get_batch_size (line 543) | def _get_batch_size(self):
method _set_slatm_parameters (line 572) | def _set_slatm_parameters(self, params):
method _set_acsf_parameters (line 589) | def _set_acsf_parameters(self, params):
method score (line 606) | def score(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _score (line 626) | def _score(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method generate_compounds (line 651) | def generate_compounds(self, filenames):
method generate_representation (line 673) | def generate_representation(self, xyz=None, classes=None, method='fort...
method set_properties (line 703) | def set_properties(self, properties):
method set_representations (line 719) | def set_representations(self, representations):
method set_gradients (line 738) | def set_gradients(self, gradients):
method set_classes (line 756) | def set_classes(self, classes):
method fit (line 772) | def fit(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _check_slatm_values (line 790) | def _check_slatm_values(self):
method _check_acsf_values (line 816) | def _check_acsf_values(self):
method _get_msize (line 849) | def _get_msize(self, pad = 0):
method _get_asize (line 871) | def _get_asize(self, pad = 0):
method _get_slatm_mbtypes (line 900) | def _get_slatm_mbtypes(self, arr):
method _get_xyz_from_compounds (line 913) | def _get_xyz_from_compounds(self, indices):
method _get_properties (line 945) | def _get_properties(self, indices):
method _get_classes (line 957) | def _get_classes(self, indices):
method _generate_compounds_from_data (line 985) | def _generate_compounds_from_data(self, xyz, classes):
method predict (line 1001) | def predict(self, x, classes=None):
class MRMP (line 1023) | class MRMP(_NN):
method __init__ (line 1030) | def __init__(self, hidden_layer_sizes = (5,), l1_reg = 0.0, l2_reg = 0...
method _initialise_representation (line 1051) | def _initialise_representation(self, representation, parameters):
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method _generate_representations_from_compounds (line 1115) | def _generate_representations_from_compounds(self, method):
method _fit (line 1176) | def _fit(self, x, y, dy, classes):
method _model (line 1271) | def _model(self, x, weights, biases):
method _score_r2 (line 1299) | def _score_r2(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _score_mae (line 1323) | def _score_mae(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _score_rmse (line 1349) | def _score_rmse(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _check_inputs (line 1374) | def _check_inputs(self, x, y, dy, classes):
method _check_predict_input (line 1430) | def _check_predict_input(self, x, classes):
method _cost (line 1471) | def _cost(self, y_pred, y, weights):
method _predict (line 1497) | def _predict(self, x, classes):
method save_nn (line 1526) | def save_nn(self, save_dir="./saved_model"):
method load_nn (line 1557) | def load_nn(self, save_dir="saved_model"):
class ARMP (line 1570) | class ARMP(_NN):
method __init__ (line 1576) | def __init__(self, hidden_layer_sizes = (5,), l1_reg = 0.0, l2_reg = 0...
method _initialise_representation (line 1596) | def _initialise_representation(self, representation, parameters):
method _set_representation (line 1631) | def _set_representation(self, representation):
method _generate_representations_from_data (line 1639) | def _generate_representations_from_data(self, xyz, classes, method):
method _generate_acsf_tf (line 1677) | def _generate_acsf_tf(self, xyz, classes):
method _generate_acsf_fortran (line 1758) | def _generate_acsf_fortran(self, xyz, classes):
method _generate_representations_from_compounds (line 1821) | def _generate_representations_from_compounds(self, method):
method _extract_and_pad (line 1854) | def _extract_and_pad(self):
method _generate_slatm_from_compounds (line 1884) | def _generate_slatm_from_compounds(self):
method _atomic_model (line 1923) | def _atomic_model(self, x, hidden_layer_sizes, weights, biases):
method _model (line 1954) | def _model(self, x, zs, element_weights, element_biases):
method _cost (line 1993) | def _cost(self, y_pred, y, weights_dict):
method _check_inputs (line 2023) | def _check_inputs(self, x, y, dy, classes):
method _check_predict_input (line 2084) | def _check_predict_input(self, x, classes):
method _check_representation_parameters (line 2130) | def _check_representation_parameters(self, parameters):
method _get_elements_and_pairs (line 2162) | def _get_elements_and_pairs(self, classes):
method _find_elements (line 2181) | def _find_elements(self, zs):
method _fit (line 2197) | def _fit(self, x, y, dy, classes):
method _fit_from_scratch (line 2218) | def _fit_from_scratch(self, x, y, dy, classes):
method _fit_from_loaded (line 2349) | def _fit_from_loaded(self, x, y, dy, classes):
method _build_model_from_xyz (line 2428) | def _build_model_from_xyz(self, n_atoms, element_weights, element_bias...
method _predict (line 2463) | def _predict(self, x, classes):
method predict_from_xyz (line 2506) | def predict_from_xyz(self, xyz, classes):
method _score_r2 (line 2542) | def _score_r2(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _score_mae (line 2566) | def _score_mae(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method _score_rmse (line 2595) | def _score_rmse(self, x, y=None, dy=None, classes=None):
method save_nn (line 2620) | def save_nn(self, save_dir="saved_model"):
method load_nn (line 2654) | def load_nn(self, save_dir="saved_model"):
FILE: qml/aglaia/graceful_killer.py
class _GracefulKiller (line 9) | class _GracefulKiller:
method __init__ (line 12) | def __init__(self):
method exit_gracefully (line 16) | def exit_gracefully(self,signum, frame):
FILE: qml/aglaia/np_symm_funct.py
function distance (line 32) | def distance(r1, r2):
function fc (line 43) | def fc(r_ij, r_c):
function get_costheta (line 58) | def get_costheta(xyz_i, xyz_j, xyz_k):
function acsf_rad (line 75) | def acsf_rad(xyzs, Zs, elements, radial_cutoff, radial_rs, eta):
function acsf_ang (line 125) | def acsf_ang(xyzs, Zs, element_pairs, angular_cutoff, angular_rs, theta_...
function generate_acsf_np (line 190) | def generate_acsf_np(xyzs, Zs, elements, element_pairs, rcut, acut, nRs2,
FILE: qml/aglaia/symm_funct.py
function acsf_rad (line 35) | def acsf_rad(xyzs, Zs, radial_cutoff, radial_rs, eta):
function acsf_ang (line 96) | def acsf_ang(xyzs, Zs, angular_cutoff, angular_rs, theta_s, zeta, eta):
function sum_rad (line 241) | def sum_rad(pre_sum, Zs, elements_list, radial_rs):
function sum_ang (line 289) | def sum_ang(pre_sumterm, Zs, element_pairs_list, angular_rs, theta_s):
function generate_acsf_tf (line 383) | def generate_acsf_tf(xyzs, Zs, elements, element_pairs, rcut, acut,
FILE: qml/aglaia/tensormol_symm_funct.py
function tf_symmetry_functions_radial_grid (line 32) | def tf_symmetry_functions_radial_grid(xyzs, Zs, radial_cutoff, radial_rs...
function tf_symmetry_function_angular_grid (line 63) | def tf_symmetry_function_angular_grid(xyzs, Zs, angular_cutoff, angular_...
function tensormol_acsf (line 129) | def tensormol_acsf(xyzs, Zs, elements, element_pairs, radial_cutoff, ang...
FILE: qml/aglaia/tf_utils.py
class TensorBoardLogger (line 33) | class TensorBoardLogger(object):
method __init__ (line 39) | def __init__(self, path):
method initialise (line 43) | def initialise(self):
method set_store_frequency (line 52) | def set_store_frequency(self, freq):
method set_summary_writer (line 55) | def set_summary_writer(self, sess):
method write_summary (line 58) | def write_summary(self, sess, iteration, feed_dict=None):
method write_metadata (line 68) | def write_metadata(self, step):
method write_weight_histogram (line 71) | def write_weight_histogram(self, weights):
method write_cost_summary (line 77) | def write_cost_summary(self, cost):
function generate_weights (line 80) | def generate_weights(n_in, n_out, hl):
FILE: qml/arad/arad.py
function getAngle (line 38) | def getAngle(sp,norms):
function generate_arad_representation (line 46) | def generate_arad_representation(coordinates, nuclear_charges, size=23, ...
function get_global_kernels_arad (line 137) | def get_global_kernels_arad(X1, X2, sigmas,
function get_global_symmetric_kernels_arad (line 184) | def get_global_symmetric_kernels_arad(X1, sigmas,
function get_local_kernels_arad (line 217) | def get_local_kernels_arad(X1, X2, sigmas,
function get_local_symmetric_kernels_arad (line 264) | def get_local_symmetric_kernels_arad(X1, sigmas,
function get_atomic_kernels_arad (line 297) | def get_atomic_kernels_arad(X1, X2, sigmas,
function get_atomic_symmetric_kernels_arad (line 343) | def get_atomic_symmetric_kernels_arad(X1, sigmas,
FILE: qml/fchl/fchl_electric_field_kernels.py
function get_atomic_local_electric_field_gradient_kernels (line 132) | def get_atomic_local_electric_field_gradient_kernels(A, B, verbose=False...
function get_gaussian_process_electric_field_kernels (line 230) | def get_gaussian_process_electric_field_kernels(A, B, verbose=False, fie...
function get_kernels_ef_field (line 334) | def get_kernels_ef_field(A, B, fields=None, df=0.01, ef_scaling=0.01,\
FILE: qml/fchl/fchl_force_kernels.py
function get_gaussian_process_kernels (line 43) | def get_gaussian_process_kernels(A, B, verbose=False, dx=0.005, \
function get_local_gradient_kernels (line 108) | def get_local_gradient_kernels(A, B, verbose=False, dx=0.005,
function get_local_hessian_kernels (line 173) | def get_local_hessian_kernels(A, B, verbose=False, dx=0.005,
function get_local_symmetric_hessian_kernels (line 241) | def get_local_symmetric_hessian_kernels(A, verbose=False, dx=0.005,
function get_force_alphas (line 288) | def get_force_alphas(A, B, F, verbose=False, energy=None, dx=0.005, regu...
function get_atomic_local_gradient_kernels (line 358) | def get_atomic_local_gradient_kernels(A, B, verbose=False, dx = 0.005,
function get_atomic_local_gradient_5point_kernels (line 424) | def get_atomic_local_gradient_5point_kernels(A, B, verbose=False, dx = 0...
FILE: qml/fchl/fchl_kernel_functions.py
function get_gaussian_parameters (line 36) | def get_gaussian_parameters(tags):
function get_linear_parameters (line 53) | def get_linear_parameters(tags):
function get_polynomial_parameters (line 68) | def get_polynomial_parameters(tags):
function get_sigmoid_parameters (line 89) | def get_sigmoid_parameters(tags):
function get_multiquadratic_parameters (line 108) | def get_multiquadratic_parameters(tags):
function get_inverse_multiquadratic_parameters (line 126) | def get_inverse_multiquadratic_parameters(tags):
function get_bessel_parameters (line 144) | def get_bessel_parameters(tags):
function get_l2_parameters (line 165) | def get_l2_parameters(tags):
function get_matern_parameters (line 184) | def get_matern_parameters(tags):
function get_cauchy_parameters (line 213) | def get_cauchy_parameters(tags):
function get_polynomial2_parameters (line 231) | def get_polynomial2_parameters(tags):
function get_kernel_parameters (line 249) | def get_kernel_parameters(name, tags):
FILE: qml/fchl/fchl_representations.py
function generate_representation (line 31) | def generate_representation(coordinates, nuclear_charges,
function generate_displaced_representations (line 100) | def generate_displaced_representations(coordinates, nuclear_charges,
function generate_displaced_representations_5point (line 144) | def generate_displaced_representations_5point(coordinates, nuclear_charges,
function generate_representation_electric_field (line 188) | def generate_representation_electric_field(coordinates, nuclear_charges,
FILE: qml/fchl/fchl_scalar_kernels.py
function get_local_kernels (line 42) | def get_local_kernels(A, B, verbose=False,\
function get_local_symmetric_kernels (line 136) | def get_local_symmetric_kernels(A, verbose=False, \
function get_global_symmetric_kernels (line 212) | def get_global_symmetric_kernels(A, verbose=False, \
function get_global_kernels (line 288) | def get_global_kernels(A, B, verbose=False, \
function get_atomic_kernels (line 381) | def get_atomic_kernels(A, B, verbose=False, \
function get_atomic_symmetric_kernels (line 463) | def get_atomic_symmetric_kernels(A, verbose=False, \
function get_atomic_local_kernels (line 534) | def get_atomic_local_kernels(A, B, verbose=False, \
FILE: qml/kernels/distance.py
function manhattan_distance (line 28) | def manhattan_distance(A, B):
function l2_distance (line 61) | def l2_distance(A, B):
function p_distance (line 94) | def p_distance(A, B, p = 2):
FILE: qml/kernels/gradient_kernels.py
function mkl_set_num_threads (line 43) | def mkl_set_num_threads(cores):
function mkl_get_num_threads (line 57) | def mkl_get_num_threads():
function get_global_kernel (line 70) | def get_global_kernel(X1, X2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_local_kernels (line 129) | def get_local_kernels(X1, X2, Q1, Q2, SIGMAS):
function get_local_kernel (line 192) | def get_local_kernel(X1, X2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_local_symmetric_kernels (line 251) | def get_local_symmetric_kernels(X1, Q1, SIGMAS):
function get_local_symmetric_kernel (line 301) | def get_local_symmetric_kernel(X1, Q1, SIGMA):
function get_atomic_local_kernel (line 349) | def get_atomic_local_kernel(X1, X2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_atomic_local_gradient_kernel (line 413) | def get_atomic_local_gradient_kernel(X1, X2, dX2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_local_gradient_kernel (line 486) | def get_local_gradient_kernel(X1, X2, dX2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_gdml_kernel (line 558) | def get_gdml_kernel(X1, X2, dX1, dX2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_symmetric_gdml_kernel (line 637) | def get_symmetric_gdml_kernel(X1, dX1, Q1, SIGMA):
function get_gp_kernel (line 696) | def get_gp_kernel(X1, X2, dX1, dX2, Q1, Q2, SIGMA):
function get_symmetric_gp_kernel (line 771) | def get_symmetric_gp_kernel(X1, dX1, Q1, SIGMA):
FILE: qml/kernels/kernels.py
function wasserstein_kernel (line 42) | def wasserstein_kernel(A, B, sigma, p=1, q=1):
function laplacian_kernel (line 71) | def laplacian_kernel(A, B, sigma):
function laplacian_kernel_symmetric (line 100) | def laplacian_kernel_symmetric(A, sigma):
function gaussian_kernel (line 126) | def gaussian_kernel(A, B, sigma):
function gaussian_kernel_symmetric (line 155) | def gaussian_kernel_symmetric(A, sigma):
function linear_kernel (line 181) | def linear_kernel(A, B):
function sargan_kernel (line 209) | def sargan_kernel(A, B, sigma, gammas):
function matern_kernel (line 245) | def matern_kernel(A, B, sigma, order = 0, metric = "l1"):
function get_local_kernels_gaussian (line 305) | def get_local_kernels_gaussian(A, B, na, nb, sigmas):
function get_local_kernels_laplacian (line 346) | def get_local_kernels_laplacian(A, B, na, nb, sigmas):
function kpca (line 388) | def kpca(K, n=2, centering=True):
FILE: qml/kernels/wrappers.py
function get_atomic_kernels_laplacian (line 34) | def get_atomic_kernels_laplacian(mols1, mols2, sigmas):
function get_atomic_kernels_laplacian_symmetric (line 66) | def get_atomic_kernels_laplacian_symmetric(mols, sigmas):
function arad_local_kernels (line 89) | def arad_local_kernels(mols1, mols2, sigmas,
function arad_local_symmetric_kernels (line 105) | def arad_local_symmetric_kernels(mols1, sigmas,
function get_atomic_kernels_laplacian (line 118) | def get_atomic_kernels_laplacian(mols1, mols2, sigmas):
function get_atomic_kernels_gaussian (line 150) | def get_atomic_kernels_gaussian(mols1, mols2, sigmas):
function get_atomic_kernels_gaussian_symmetric (line 182) | def get_atomic_kernels_gaussian_symmetric(mols, sigmas):
FILE: qml/math/math.py
function cho_invert (line 36) | def cho_invert(A):
function cho_solve (line 62) | def cho_solve(A, y, l2reg=0.0, destructive=False):
function bkf_invert (line 113) | def bkf_invert(A):
function bkf_solve (line 140) | def bkf_solve(A, y):
function svd_solve (line 180) | def svd_solve(A, y, rcond=None):
function qrlq_solve (line 212) | def qrlq_solve(A, y):
function condition_number (line 239) | def condition_number(A, method="cholesky"):
FILE: qml/models/kernelridge.py
class GenericKRR (line 34) | class GenericKRR(MLModel):
method __init__ (line 36) | def __init__(self, targets, representation="coulomb-matrix",
method _train (line 46) | def _train(self, data):
method _predict (line 77) | def _predict(self, data):
method _restore (line 95) | def _restore(self, path, load_kernel=False):
method _save (line 103) | def _save(self, path, save_kernel=False):
FILE: qml/models/mlmodel.py
class MLModel (line 25) | class MLModel(object):
method __init__ (line 27) | def __init__(self, targets):
method train (line 30) | def train(self, data):
method predict (line 33) | def predict(self, data):
method save (line 36) | def save(self, path):
method restore (line 39) | def restore(self, path):
method _train (line 42) | def _train(self, data):
method _predict (line 45) | def _predict(self, data):
method _save (line 48) | def _save(self, path):
method _restore (line 51) | def _restore(self, path):
FILE: qml/qmlearn/data.py
class Data (line 10) | class Data(object):
method __init__ (line 17) | def __init__(self, filenames=None, property_type = "energy"):
method _set_ncompounds (line 49) | def _set_ncompounds(self, n):
method take (line 54) | def take(self, i, axis=None):
method __getitem__ (line 63) | def __getitem__(self, i):
method __len__ (line 67) | def __len__(self):
method __eq__ (line 73) | def __eq__(self, other):
method __ne__ (line 94) | def __ne__(self, other):
method set_energies (line 100) | def set_energies(self, energies):
method set_forces (line 103) | def set_forces(self, forces):
method _parse_xyz_files (line 106) | def _parse_xyz_files(self, filenames):
FILE: qml/qmlearn/kernels.py
class _BaseKernel (line 56) | class _BaseKernel(BaseEstimator):
method fit (line 61) | def fit(self, X):
method transform (line 68) | def transform(self, X, y = None):
method generate (line 74) | def generate(self, **params):
method _check_data_object (line 77) | def _check_data_object(self, X):
method _set_representations (line 92) | def _set_representations(self, rep):
method _set_nuclear_charges (line 95) | def _set_nuclear_charges(self, charge):
method transform (line 98) | def transform(self, X):
method _get_elementwise_representations_transform (line 141) | def _get_elementwise_representations_transform(self, representations, ...
method _get_elementwise_representations_fit (line 173) | def _get_elementwise_representations_fit(self, representations, nuclea...
method _fit_transform (line 198) | def _fit_transform(self, X):
method fit_transform (line 236) | def fit_transform(self, X, y=None):
class GaussianKernel (line 239) | class GaussianKernel(_BaseKernel):
method __init__ (line 244) | def __init__(self, sigma='auto', alchemy='auto'):
method _quick_estimate_sigma (line 261) | def _quick_estimate_sigma(self, X, representation_type, sigma_init=100...
method generate (line 306) | def generate(self, X, Y=None, representation_type='molecular'):
method _generate_molecular (line 358) | def _generate_molecular(self, X, Y=None):
method _generate_atomic (line 365) | def _generate_atomic(self, X, Y=None):
class LaplacianKernel (line 423) | class LaplacianKernel(_BaseKernel):
method __init__ (line 428) | def __init__(self, sigma='auto', alchemy='auto'):
method _quick_estimate_sigma (line 444) | def _quick_estimate_sigma(self, X, representation_type, sigma_init=100...
method generate (line 489) | def generate(self, X, Y=None, representation_type='molecular'):
method _generate_molecular (line 541) | def _generate_molecular(self, X, Y=None):
method _generate_atomic (line 548) | def _generate_atomic(self, X, Y=None):
class FCHLKernel (line 609) | class FCHLKernel(_BaseKernel):
method __init__ (line 614) | def __init__(self, sigma='auto', alchemy=True, two_body_scaling=np.sqr...
method _quick_estimate_sigma (line 668) | def _quick_estimate_sigma(self, X, sigma_init=1, count=1):
method generate (line 707) | def generate(self, X, Y=None):
method _generate_molecular (line 735) | def _generate_molecular(self, X, Y=None):
method _generate_atomic (line 759) | def _generate_atomic(self, X, Y=None):
method fit_transform (line 783) | def fit_transform(self, X, y=None):
class OQMLForceKernel (line 794) | class OQMLForceKernel(_BaseKernel):
method __init__ (line 796) | def __init__(self, sigma=10.0, local=True):
method _quick_estimate_sigma (line 803) | def _quick_estimate_sigma(self, X, sigma_init=1, count=1):
method generate (line 808) | def generate(self, X, Y=None, representation_type="atomic"):
method _generate_molecular (line 835) | def _generate_molecular(self, X, Y=None):
method _generate_atomic (line 840) | def _generate_atomic(self, X, Y=None):
method fit_transform (line 869) | def fit_transform(self, X, y=None):
class GPRForceKernel (line 874) | class GPRForceKernel(_BaseKernel):
method __init__ (line 876) | def __init__(self, sigma=10.0, local=True):
method _quick_estimate_sigma (line 883) | def _quick_estimate_sigma(self, X, sigma_init=1, count=1):
method generate (line 888) | def generate(self, X, Y=None, representation_type="atomic"):
method _generate_molecular (line 915) | def _generate_molecular(self, X, Y=None):
method _generate_atomic (line 920) | def _generate_atomic(self, X, Y=None):
method fit_transform (line 943) | def fit_transform(self, X, y=None):
class GPREnergyKernel (line 948) | class GPREnergyKernel(_BaseKernel):
method __init__ (line 950) | def __init__(self, sigma=10.0, local=True):
method _quick_estimate_sigma (line 957) | def _quick_estimate_sigma(self, X, sigma_init=1, count=1):
method generate (line 962) | def generate(self, X, Y=None, representation_type="atomic"):
method _generate_molecular (line 991) | def _generate_molecular(self, X, Y=None):
method _generate_atomic (line 996) | def _generate_atomic(self, X, Y=None):
method fit_transform (line 1019) | def fit_transform(self, X, y=None):
FILE: qml/qmlearn/models.py
class _BaseModel (line 48) | class _BaseModel(BaseEstimator):
method fit (line 55) | def fit(self, X):
method predict (line 58) | def predict(self, X):
method score (line 62) | def score(self, X, y=None):
method _set_scoring (line 103) | def _set_scoring(self, scoring):
class KernelRidgeRegression (line 109) | class KernelRidgeRegression(_BaseModel):
method __init__ (line 118) | def __init__(self, l2_reg=1e-10, scoring='neg_mae'):
method fit (line 124) | def fit(self, X, y=None):
method predict (line 151) | def predict(self, X):
class NeuralNetwork (line 183) | class NeuralNetwork(_BaseModel):
method __init__ (line 213) | def __init__(self, hl1=20, hl2=10, hl3=5, hl4=0, batch_size=200, learn...
method _set_hl (line 232) | def _set_hl(self, hl1, hl2, hl3, hl4):
method _set_batch_size (line 244) | def _set_batch_size(self, bs):
method _set_size (line 251) | def _set_size(self, size):
method _set_learning_rate (line 258) | def _set_learning_rate(self, lr):
method _set_iterations (line 265) | def _set_iterations(self, it):
method _set_reg (line 272) | def _set_reg(self, l1_reg, l2_reg):
method fit (line 279) | def fit(self, X, y=None, nuclear_charges=None):
method _remove_constant_features (line 347) | def _remove_constant_features(self, representations):
method predict (line 371) | def predict(self, X, nuclear_charges=None):
method _generate_model (line 412) | def _generate_model(self, shape):
method _atomic_nn (line 516) | def _atomic_nn(self, x, hidden_layer_sizes, weights, biases):
method _train (line 547) | def _train(self, representations, energies, nuclear_charges):
method _cost (line 600) | def _cost(self, y_pred, y, weights):
method _l2_loss (line 640) | def _l2_loss(self, weights):
method _l1_loss (line 657) | def _l1_loss(self, weights):
method _predict (line 674) | def _predict(self, representations, nuclear_charges=None):
method _padding (line 719) | def _padding(self, representation, nuclear_charges):
method tf_check (line 753) | def tf_check(self):
class OQMLRegression (line 758) | class OQMLRegression(_BaseModel):
method __init__ (line 767) | def __init__(self, l2_reg=1e-10, scoring='neg_mae'):
method fit (line 773) | def fit(self, X, y=None):
method score (line 800) | def score(self, X, y=None):
method predict (line 883) | def predict(self, X):
class GPRRegression (line 915) | class GPRRegression(_BaseModel):
method __init__ (line 924) | def __init__(self, l2_reg=1e-10, scoring='neg_mae'):
method fit (line 930) | def fit(self, X, y=None):
method score (line 970) | def score(self, X, y=None):
method predict (line 1033) | def predict(self, X):
FILE: qml/qmlearn/preprocessing.py
class AtomScaler (line 34) | class AtomScaler(BaseEstimator):
method __init__ (line 39) | def __init__(self, data=None, elements='auto'):
method _preprocess_input (line 55) | def _preprocess_input(self, X):
method _check_data (line 111) | def _check_data(self, X):
method _set_data (line 120) | def _set_data(self, data):
method _parse_input (line 125) | def _parse_input(self, X, y):
method fit (line 136) | def fit(self, X, y=None):
method _fit (line 154) | def _fit(self, X, y=None):
method fit_transform (line 173) | def fit_transform(self, X, y=None):
method _transform (line 193) | def _transform(self, data, features, y):
method _revert_transform (line 209) | def _revert_transform(self, data, features, y):
method _check_elements (line 224) | def _check_elements(self, nuclear_charges):
method _featurizer (line 236) | def _featurizer(self, X):
method transform (line 256) | def transform(self, X, y=None):
method revert_transform (line 280) | def revert_transform(self, X, y=None):
FILE: qml/qmlearn/representations.py
class _BaseRepresentation (line 43) | class _BaseRepresentation(BaseEstimator):
method fit (line 54) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 61) | def transform(self, X):
method _extract_data (line 69) | def _extract_data(self, X):
method _check_data (line 103) | def _check_data(self, X):
method _set_data (line 108) | def _set_data(self, data):
method _check_elements (line 114) | def _check_elements(self, nuclear_charges):
method generate (line 128) | def generate(self, X):
class _MolecularRepresentation (line 139) | class _MolecularRepresentation(_BaseRepresentation):
class _AtomicRepresentation (line 146) | class _AtomicRepresentation(_BaseRepresentation):
class CoulombMatrix (line 154) | class CoulombMatrix(_MolecularRepresentation):
method __init__ (line 194) | def __init__(self, data=None, size='auto', sorting="row-norm"):
method fit (line 200) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 225) | def transform(self, X):
class AtomicCoulombMatrix (line 269) | class AtomicCoulombMatrix(_AtomicRepresentation):
method __init__ (line 278) | def __init__(self, data=None, size=23, sorting="distance", central_cut...
method fit (line 357) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 376) | def transform(self, X):
class _SLATM (line 413) | class _SLATM(object):
method _fit (line 418) | def _fit(self, X, y=None):
method _transform (line 444) | def _transform(self, X, local):
class GlobalSLATM (line 479) | class GlobalSLATM(_SLATM, _MolecularRepresentation):
method __init__ (line 486) | def __init__(self, data=None, sigma2=0.05, sigma3=0.05, dgrid2=0.03,
method fit (line 529) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 542) | def transform(self, X):
class AtomicSLATM (line 555) | class AtomicSLATM(_SLATM, _AtomicRepresentation):
method __init__ (line 562) | def __init__(self, data=None, sigma2=0.05, sigma3=0.05, dgrid2=0.03,
method fit (line 605) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 618) | def transform(self, X):
class AtomCenteredSymmetryFunctions (line 629) | class AtomCenteredSymmetryFunctions(_AtomicRepresentation):
method __init__ (line 651) | def __init__(self, data=None, nbasis=3, precision=2, cutoff=5.0, eleme...
method fit (line 660) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 678) | def transform(self, X):
class FCHLRepresentation (line 723) | class FCHLRepresentation(_BaseRepresentation):
method __init__ (line 730) | def __init__(self, data=None, size='auto', cutoff=10.0):
method fit (line 746) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 770) | def transform(self, X):
class FCHL_ACSF (line 802) | class FCHL_ACSF(_AtomicRepresentation):
method __init__ (line 817) | def __init__(self, data=None, elements='auto',
method fit (line 837) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 855) | def transform(self, X):
class FCHL_ACSF_Force (line 904) | class FCHL_ACSF_Force(_AtomicRepresentation):
method __init__ (line 919) | def __init__(self, data=None, elements='auto',
method fit (line 939) | def fit(self, X, y=None):
method transform (line 957) | def transform(self, X):
FILE: qml/representations/representations.py
function vector_to_matrix (line 44) | def vector_to_matrix(v):
function generate_coulomb_matrix (line 72) | def generate_coulomb_matrix(nuclear_charges, coordinates, size = 23, sor...
function generate_atomic_coulomb_matrix (line 124) | def generate_atomic_coulomb_matrix(nuclear_charges, coordinates, size = ...
function generate_eigenvalue_coulomb_matrix (line 238) | def generate_eigenvalue_coulomb_matrix(nuclear_charges, coordinates, siz...
function generate_bob (line 268) | def generate_bob(nuclear_charges, coordinates, atomtypes, size=23, asize...
function get_slatm_mbtypes (line 316) | def get_slatm_mbtypes(nuclear_charges, pbc='000'):
function generate_slatm (line 374) | def generate_slatm(coordinates, nuclear_charges, mbtypes,
function generate_acsf (line 553) | def generate_acsf(nuclear_charges, coordinates, elements = [1,6,7,8,16],...
function generate_fchl_acsf (line 630) | def generate_fchl_acsf(nuclear_charges, coordinates, elements = [1,6,7,8...
FILE: qml/representations/slatm.py
function update_m (line 35) | def update_m(obj, ia, rcut=9.0, pbc=None):
function get_boa (line 99) | def get_boa(z1, zs_):
function get_sbop (line 104) | def get_sbop(mbtype, obj, iloc=False, ia=None, normalize=True, sigma=0.0...
function get_sbot (line 141) | def get_sbot(mbtype, obj, iloc=False, ia=None, normalize=True, sigma=0.0...
FILE: qml/utils/alchemy.py
function QNum_distance (line 363) | def QNum_distance(a,b, n_width, m_width, l_width, s_width):
function gen_QNum_distances (line 388) | def gen_QNum_distances(emax=100, n_width = 0.001, m_width = 0.001, l_wid...
function periodic_distance (line 404) | def periodic_distance(a, b, r_width, c_width):
function gen_pd (line 423) | def gen_pd(emax=100, r_width=0.001, c_width=0.001):
function gen_custom (line 441) | def gen_custom(e_vec, emax=100):
function get_alchemy (line 468) | def get_alchemy(alchemy, emax=100, r_width=0.001, c_width=0.001, element...
FILE: qml/utils/compound.py
class Compound (line 41) | class Compound(object):
method __init__ (line 48) | def __init__(self, xyz = None):
method generate_coulomb_matrix (line 76) | def generate_coulomb_matrix(self, size = 23, sorting = "row-norm", ind...
method generate_eigenvalue_coulomb_matrix (line 110) | def generate_eigenvalue_coulomb_matrix(self, size = 23):
method generate_atomic_coulomb_matrix (line 137) | def generate_atomic_coulomb_matrix(self, size = 23, sorting = "row-norm",
method generate_bob (line 220) | def generate_bob(self, size=23, asize = {"O":3, "C":7, "N":3, "H":16, ...
method generate_fchl_representation (line 251) | def generate_fchl_representation(self, max_size = 23, cell=None, neigh...
method generate_slatm (line 261) | def generate_slatm(self, mbtypes,
method generate_acsf (line 298) | def generate_acsf(self, elements = [1,6,7,8,16], nRs2 = 3, nRs3 = 3, n...
method read_xyz (line 342) | def read_xyz(self, filename):
method set_compounds (line 377) | def set_compounds(self, xyz, zs):
FILE: qml/utils/utils.py
function is_positive (line 26) | def is_positive(x):
function is_positive_or_zero (line 29) | def is_positive_or_zero(x):
function is_array_like (line 32) | def is_array_like(x):
function is_positive_integer (line 35) | def is_positive_integer(x):
function is_positive_integer_or_zero (line 38) | def is_positive_integer_or_zero(x):
function is_string (line 41) | def is_string(x):
function is_dict (line 44) | def is_dict(x):
function is_numeric (line 47) | def is_numeric(x):
function is_numeric_array (line 50) | def is_numeric_array(x):
function is_numeric_1d_array (line 59) | def is_numeric_1d_array(x):
function is_1d_array (line 63) | def is_1d_array(x):
function _is_integer (line 67) | def _is_integer(x):
function is_bool (line 72) | def is_bool(x):
function is_non_zero_integer (line 75) | def is_non_zero_integer(x):
function _is_positive_array (line 78) | def _is_positive_array(x):
function _is_positive_or_zero_array (line 83) | def _is_positive_or_zero_array(x):
function _is_integer_array (line 88) | def _is_integer_array(x):
function is_positive_integer_1d_array (line 94) | def is_positive_integer_1d_array(x):
function is_positive_integer_array (line 97) | def is_positive_integer_array(x):
function is_positive_integer_or_zero_array (line 100) | def is_positive_integer_or_zero_array(x):
function check_global_representation (line 105) | def check_global_representation(x):
function check_local_representation (line 124) | def check_local_representation(x):
function check_y (line 143) | def check_y(y):
function check_sizes (line 157) | def check_sizes(x, y=None, dy=None, classes=None):
function check_dy (line 205) | def check_dy(dy):
function check_classes (line 231) | def check_classes(classes):
function get_unique (line 257) | def get_unique(x):
function get_pairs (line 264) | def get_pairs(x):
class InputError (line 278) | class InputError(Exception):
function ceil (line 286) | def ceil(a, b):
function get_batch_size (line 293) | def get_batch_size(batch_size, n_samples):
FILE: setup.py
function requirements (line 138) | def requirements():
function readme (line 144) | def readme():
function setup_qml (line 149) | def setup_qml():
FILE: test/test_acsf.py
function test_acsf_1 (line 36) | def test_acsf_1():
function test_acsf_2 (line 86) | def test_acsf_2():
FILE: test/test_acsf_linear_angles.py
function get_fchl_acsf_numgrad (line 42) | def get_fchl_acsf_numgrad(mol, dx=1e-5):
function get_acsf_numgrad (line 81) | def get_acsf_numgrad(mol, dx=1e-5):
function test_fchl_acsf (line 120) | def test_fchl_acsf():
function test_acsf (line 147) | def test_acsf():
FILE: test/test_arad.py
function get_energies (line 43) | def get_energies(filename):
function test_arad (line 63) | def test_arad():
FILE: test/test_armp.py
function test_set_representation (line 35) | def test_set_representation():
function test_set_properties (line 65) | def test_set_properties():
function test_set_descriptor (line 83) | def test_set_descriptor():
function test_fit_1 (line 111) | def test_fit_1():
function test_fit_2 (line 131) | def test_fit_2():
function test_fit_3 (line 151) | def test_fit_3():
function test_fit_4 (line 165) | def test_fit_4():
function test_score_3 (line 187) | def test_score_3():
function test_predict_3 (line 210) | def test_predict_3():
function test_predict_fromxyz (line 224) | def test_predict_fromxyz():
function test_retraining (line 273) | def test_retraining():
FILE: test/test_compound.py
function compare_lists (line 30) | def compare_lists(a, b):
function test_compound (line 36) | def test_compound():
FILE: test/test_distance.py
function test_manhattan (line 30) | def test_manhattan():
function test_l2 (line 50) | def test_l2():
function test_p (line 72) | def test_p():
FILE: test/test_energy_krr_atomic_cmat.py
function get_energies (line 40) | def get_energies(filename):
function test_krr_gaussian_local_cmat (line 60) | def test_krr_gaussian_local_cmat():
function test_krr_laplacian_local_cmat (line 141) | def test_krr_laplacian_local_cmat():
FILE: test/test_energy_krr_bob.py
function get_energies (line 35) | def get_energies(filename):
function test_krr_bob (line 55) | def test_krr_bob():
FILE: test/test_energy_krr_cmat.py
function get_energies (line 35) | def get_energies(filename):
function test_krr_cmat (line 55) | def test_krr_cmat():
FILE: test/test_fchl_acsf.py
function get_acsf_numgrad (line 39) | def get_acsf_numgrad(mol, dx=1e-5):
function test_fchl_acsf (line 78) | def test_fchl_acsf():
FILE: test/test_fchl_acsf_energy.py
function get_energies (line 43) | def get_energies(filename):
function test_energy (line 63) | def test_energy():
FILE: test/test_fchl_acsf_forces.py
function get_reps (line 63) | def get_reps(df):
function test_fchl_acsf_operator (line 102) | def test_fchl_acsf_operator():
function test_fchl_acsf_gaussian_process (line 168) | def test_fchl_acsf_gaussian_process():
FILE: test/test_fchl_electric_field.py
function parse_energy (line 60) | def parse_energy(filename):
function ang2ang (line 85) | def ang2ang(angle):
function parse_dipole (line 94) | def parse_dipole(filename):
function parse_csv (line 115) | def parse_csv(filename):
function test_multiple_operators (line 169) | def test_multiple_operators():
function test_generate_representation (line 236) | def test_generate_representation():
function test_gaussian_process (line 280) | def test_gaussian_process():
function test_gaussian_process_field_dependent (line 334) | def test_gaussian_process_field_dependent():
FILE: test/test_fchl_force.py
function mae (line 59) | def mae(a, b):
function csv_to_molecular_reps (line 64) | def csv_to_molecular_reps(csv_filename, force_key="orca_forces", energy_...
function test_gaussian_process_derivative (line 110) | def test_gaussian_process_derivative():
function test_gdml_derivative (line 174) | def test_gdml_derivative():
function test_normal_equation_derivative (line 230) | def test_normal_equation_derivative():
function test_operator_derivative (line 300) | def test_operator_derivative():
function test_krr_derivative (line 353) | def test_krr_derivative():
FILE: test/test_fchl_scalar.py
function get_energies (line 46) | def get_energies(filename):
function test_krr_fchl_local (line 66) | def test_krr_fchl_local():
function test_krr_fchl_global (line 151) | def test_krr_fchl_global():
function test_krr_fchl_atomic (line 226) | def test_krr_fchl_atomic():
function test_fchl_local_periodic (line 278) | def test_fchl_local_periodic():
function test_krr_fchl_alchemy (line 433) | def test_krr_fchl_alchemy():
function test_fchl_linear (line 529) | def test_fchl_linear():
function test_fchl_polynomial (line 578) | def test_fchl_polynomial():
function test_fchl_sigmoid (line 634) | def test_fchl_sigmoid():
function test_fchl_multiquadratic (line 690) | def test_fchl_multiquadratic():
function test_fchl_inverse_multiquadratic (line 747) | def test_fchl_inverse_multiquadratic():
function test_fchl_bessel (line 803) | def test_fchl_bessel():
function test_fchl_l2 (line 868) | def test_fchl_l2():
function test_fchl_matern (line 924) | def test_fchl_matern():
function test_fchl_cauchy (line 993) | def test_fchl_cauchy():
function test_fchl_polynomial2 (line 1050) | def test_fchl_polynomial2():
FILE: test/test_kernel_derivatives.py
function csv_to_molecular_reps (line 56) | def csv_to_molecular_reps(csv_filename):
function test_global_kernel (line 112) | def test_global_kernel():
function test_atomic_local_kernel (line 127) | def test_atomic_local_kernel():
function test_local_kernel (line 164) | def test_local_kernel():
function test_atomic_local_kernel (line 206) | def test_atomic_local_kernel():
function test_atomic_local_gradient (line 244) | def test_atomic_local_gradient():
function test_local_gradient (line 289) | def test_local_gradient():
function test_gdml_kernel (line 335) | def test_gdml_kernel():
function test_symmetric_gdml_kernel (line 396) | def test_symmetric_gdml_kernel():
function test_gp_kernel (line 418) | def test_gp_kernel():
function test_local_kernels (line 454) | def test_local_kernels():
FILE: test/test_kernels.py
function get_energies (line 45) | def get_energies(filename):
function test_laplacian_kernel (line 65) | def test_laplacian_kernel():
function test_gaussian_kernel (line 99) | def test_gaussian_kernel():
function test_linear_kernel (line 133) | def test_linear_kernel():
function test_matern_kernel (line 162) | def test_matern_kernel():
function matern (line 170) | def matern(metric, order):
function test_sargan_kernel (line 210) | def test_sargan_kernel():
function sargan (line 217) | def sargan(ngamma):
function array_nan_close (line 252) | def array_nan_close(a, b):
function test_kpca (line 259) | def test_kpca():
function test_wasserstein_kernel (line 291) | def test_wasserstein_kernel():
FILE: test/test_math.py
function test_cho_solve (line 32) | def test_cho_solve():
function test_cho_invert (line 54) | def test_cho_invert():
function test_bkf_invert (line 73) | def test_bkf_invert():
function test_bkf_solve (line 92) | def test_bkf_solve():
FILE: test/test_mrmp.py
function test_set_representation (line 40) | def test_set_representation():
function test_set_properties (line 70) | def test_set_properties():
function test_set_descriptor (line 87) | def test_set_descriptor():
function test_fit_1 (line 114) | def test_fit_1():
function test_fit_2 (line 139) | def test_fit_2():
function test_fit_3 (line 158) | def test_fit_3():
function test_fit_4 (line 172) | def test_fit_4():
function test_score (line 188) | def test_score():
function test_save_local (line 210) | def test_save_local():
function test_load_external (line 233) | def test_load_external():
FILE: test/test_neural_network.py
function hidden_layer_sizes (line 37) | def hidden_layer_sizes(C):
function l1_reg (line 61) | def l1_reg(C):
function l2_reg (line 80) | def l2_reg(C):
function batch_size (line 99) | def batch_size(C):
function learning_rate (line 120) | def learning_rate(C):
function iterations (line 138) | def iterations(C):
function tf_dtype (line 157) | def tf_dtype(C):
function hl1 (line 185) | def hl1(C):
function hl2 (line 205) | def hl2(C):
function hl3 (line 225) | def hl3(C):
function representation (line 245) | def representation(C):
function scoringfunction (line 266) | def scoringfunction(C):
function test_input (line 289) | def test_input():
function test_l2_loss (line 305) | def test_l2_loss():
function test_l1_loss (line 326) | def test_l1_loss():
function test_get_batch_size (line 347) | def test_get_batch_size():
function test_fit1 (line 367) | def test_fit1():
FILE: test/test_representations.py
function get_asize (line 33) | def get_asize(mols, pad):
function test_representations (line 45) | def test_representations():
function coulomb_matrix (line 73) | def coulomb_matrix(mols, size, path):
function atomic_coulomb_matrix (line 91) | def atomic_coulomb_matrix(mols, size, path):
function eigenvalue_coulomb_matrix (line 159) | def eigenvalue_coulomb_matrix(mols, size, path):
function bob (line 169) | def bob(mols, size, asize, path):
function print_mol (line 178) | def print_mol(mol):
FILE: test/test_slatm.py
function test_slatm_global_representation (line 31) | def test_slatm_global_representation():
function test_slatm_local_representation (line 64) | def test_slatm_local_representation():
FILE: test/test_symm_funct.py
function pad (line 36) | def pad(size, coordinates, nuclear_charges):
function test_acsf (line 53) | def test_acsf():
function fort_acsf (line 83) | def fort_acsf(mols, path, elements):
function tf_acsf (line 106) | def tf_acsf(mols, path, elements):
function fort_acsf_gradients (line 141) | def fort_acsf_gradients(mols, path, elements):
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{
"path": ".gitignore",
"chars": 1258,
"preview": "# Byte-compiled / optimized / DLL files\n__pycache__/\n*.py[cod]\n*$py.class\n\n# pytest\n.pytest_cache/\n\n# C extensions\n*.so\n"
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"preview": "language: python\n\nsudo: required\ndist: trusty\n\ngroup: edge\n\ndeploy:\n provider: pages\n # local_dir: ${TRAVIS_BUILD_DIR}"
},
{
"path": "LICENSE",
"chars": 1120,
"preview": "MIT License\n\nCopyright (c) 2017 Anders Steen Christensen, Felix Faber, O.Anatole von Lilienfeld\n\nPermission is hereby gr"
},
{
"path": "README.rst",
"chars": 577,
"preview": "QML: A Python Toolkit for Quantum Machine Learning\n==================================================\n\n.. attention::\n\n\t"
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"preview": "# Minimal makefile for Sphinx documentation\n#\n\n# You can set these variables from the command line.\nSPHINXOPTS =\nSPHI"
},
{
"path": "docs/source/citation.rst",
"chars": 560,
"preview": "Citing use of QML\n-----------------\n\nQML is freely available under the terms of the MIT open-source license.\nHowever, we"
},
{
"path": "docs/source/conf.py",
"chars": 5155,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# QML documentation build configuration file, created by\n# sphinx-quickstart on Sun Jun 4 14:"
},
{
"path": "docs/source/force_kernels.rst",
"chars": 11414,
"preview": "FCHL19 and force kernels\n------------------------\n\nThis is a tutorial that shows the FCHL19 representation and correspon"
},
{
"path": "docs/source/index.rst",
"chars": 3000,
"preview": ".. QML documentation master file, created by\n sphinx-quickstart on Sun Jun 4 14:41:04 2017.\n You can adapt this fil"
},
{
"path": "docs/source/installation.rst",
"chars": 2944,
"preview": "Installing QML\n---------------\n\nInstalling prerequisite modules (for most Linux systems):\n\n.. code:: bash\n\n sudo apt-"
},
{
"path": "docs/source/qml.rst",
"chars": 2301,
"preview": "Python API documentation\n========================\n\n.. Submodules\n.. ----------\n\n\nqml\\.representations module\n-----------"
},
{
"path": "docs/source/qml_examples/examples.ipynb",
"chars": 62817,
"preview": "{\n \"cells\": [\n {\n \"cell_type\": \"markdown\",\n \"metadata\": {},\n \"source\": [\n \"# Examples\"\n ]\n },\n {\n \"cell_"
},
{
"path": "docs/source/tutorial.rst",
"chars": 8018,
"preview": "QML Tutorial\n-----------------\n\nThis tutorial is a general introduction to kernel-ridge regression with QML.\n\nTheory\n~~~"
},
{
"path": "examples/ARMP_1.py",
"chars": 2441,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/ARMP_2.py",
"chars": 2170,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/ARMP_3.py",
"chars": 2134,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/ARMP_qm7.py",
"chars": 1473,
"preview": "\"\"\"\nThis example shows how to use ARMP to overfit 100 data-points for the QM7 data set. It uses the Atom Centred Symmetr"
},
{
"path": "examples/MRMP_1.py",
"chars": 2280,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/MRMP_2.py",
"chars": 2159,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/MRMP_3.py",
"chars": 2068,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/qm7_hyperparam_search/config.yaml",
"chars": 623,
"preview": "estimator:\n pickle: model.pickle\n\nstrategy:\n name: random\n #params:\n # seeds: 5\n\nsearch_space:\n hl1:\n min: 1\n "
},
{
"path": "examples/qm7_hyperparam_search/idx.csv",
"chars": 3890,
"preview": "0\n1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n10\n11\n12\n13\n14\n15\n16\n17\n18\n19\n20\n21\n22\n23\n24\n25\n26\n27\n28\n29\n30\n31\n32\n33\n34\n35\n36\n37\n38\n39\n40\n41\n42\n4"
},
{
"path": "examples/qm7_hyperparam_search/make_model_pickle.py",
"chars": 1909,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "examples/qmlearn.py",
"chars": 11946,
"preview": "import glob\nimport numpy as np\nfrom qml import qmlearn\nimport sklearn.pipeline\nimport sklearn.model_selection\n\ndef data("
},
{
"path": "examples/test_qmlearn_energy.py",
"chars": 6898,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n\nimport sys\nimport pickle\n\nimport glob\nimport os\nimport ast\nimport numpy as np\nimport pandas as p"
},
{
"path": "examples/test_qmlearn_force.py",
"chars": 6905,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n\nimport sys\n\nimport pickle\n\nimport glob\nimport os\nimport ast\nimport numpy as np\nimport pandas as "
},
{
"path": "mkldiscover.py",
"chars": 2702,
"preview": "#!/usr/bin/env python\n# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, fr"
},
{
"path": "qml/__init__.py",
"chars": 1775,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any p"
},
{
"path": "qml/aglaia/__init__.py",
"chars": 1222,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of "
},
{
"path": "qml/aglaia/aglaia.py",
"chars": 116621,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of "
},
{
"path": "qml/aglaia/graceful_killer.py",
"chars": 469,
"preview": "\"\"\"\nCode adapted from Stack Overflow answer https://stackoverflow.com/a/31464349/7146757\n\nThis class is used to process "
},
{
"path": "qml/aglaia/np_symm_funct.py",
"chars": 10407,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "qml/aglaia/placeholder.py",
"chars": 8412,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of "
},
{
"path": "qml/aglaia/symm_funct.py",
"chars": 24216,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "qml/aglaia/tensormol_symm_funct.py",
"chars": 13376,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "qml/aglaia/tf_utils.py",
"chars": 4653,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of "
},
{
"path": "qml/arad/__init__.py",
"chars": 1156,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen and Felix A. Faber\n#\n# Permission is hereby granted, free of "
},
{
"path": "qml/arad/arad.py",
"chars": 13631,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen, Felix Faber\n#\n# Permission is hereby granted, free of cha"
},
{
"path": "qml/arad/farad_kernels.f90",
"chars": 28848,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen, Felix Faber\n!\n! Permission is hereby granted, free of cha"
},
{
"path": "qml/driver/driver_mpi.f90",
"chars": 6740,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen, Guido Falk von Rudorff\n!\n! Permission is hereby granted, "
},
{
"path": "qml/fchl/__init__.py",
"chars": 1281,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen, Felix A. Faber\n#\n# Permission is hereby granted, free of cha"
},
{
"path": "qml/fchl/fchl_electric_field_kernels.py",
"chars": 21129,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017-2018 Felix Faber and Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, fre"
},
{
"path": "qml/fchl/fchl_force_kernels.py",
"chars": 17106,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017-2018 Felix Faber and Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, fre"
},
{
"path": "qml/fchl/fchl_kernel_functions.py",
"chars": 7086,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders Steen Christensen and Felix A. Faber\n#\n# Permission is hereby granted, free "
},
{
"path": "qml/fchl/fchl_representations.py",
"chars": 11615,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017-2018 Felix Faber and Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, fre"
},
{
"path": "qml/fchl/fchl_scalar_kernels.py",
"chars": 27467,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017-2018 Felix Faber and Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, fre"
},
{
"path": "qml/fchl/ffchl_electric_field_kernels.f90",
"chars": 50257,
"preview": "subroutine fget_ef_gaussian_process_kernels_fchl(x1, x2, verbose, f1, f2, n1, n2, nneigh1, nneigh2, &\n & nm1, nm2"
},
{
"path": "qml/fchl/ffchl_force_kernels.f90",
"chars": 59811,
"preview": "subroutine fget_gaussian_process_kernels_fchl(x1, x2, verbose, n1, n2, nneigh1, nneigh2, &\n & nm1, nm2, naq2, nsig"
},
{
"path": "qml/fchl/ffchl_kernel_types.f90",
"chars": 550,
"preview": "module ffchl_kernel_types\n implicit none\n\n public\n\n ! define kernel enums\n integer, parameter :: GAUSSIAN = "
},
{
"path": "qml/fchl/ffchl_kernels.f90",
"chars": 8778,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2018 Anders Steen Christensen and Felix A. Faber\n!\n! Permission is hereby granted, free "
},
{
"path": "qml/fchl/ffchl_module.f90",
"chars": 55094,
"preview": "module ffchl_module\n\n implicit none\n\n ! For polarization\n ! double precision, parameter, dimension(19, 3) :: fi"
},
{
"path": "qml/fchl/ffchl_scalar_kernels.f90",
"chars": 36399,
"preview": "subroutine fget_kernels_fchl(x1, x2, verbose, n1, n2, nneigh1, nneigh2, nm1, nm2, nsigmas, &\n & t_width, d_width, "
},
{
"path": "qml/kernels/__init__.py",
"chars": 1196,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any pers"
},
{
"path": "qml/kernels/distance.py",
"chars": 4834,
"preview": "# MIT License\n# \n# Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen\n# \n# Permission is hereby granted, free of charge, to any"
},
{
"path": "qml/kernels/fdistance.f90",
"chars": 3857,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen\n!\n! Permission is hereby granted, free of charge, to any p"
},
{
"path": "qml/kernels/fgradient_kernels.f90",
"chars": 46139,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2018-2019 Anders Steen Christensen\n!\n! Permission is hereby granted, free of charge, to "
},
{
"path": "qml/kernels/fkernels.f90",
"chars": 23575,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen, Lars A. Bratholm, Felix A. Faber\n!\n! Permission is hereby"
},
{
"path": "qml/kernels/fkpca.f90",
"chars": 3679,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2018 Anders Steen Christensen\n!\n! Permission is hereby granted, free of charge, to any p"
},
{
"path": "qml/kernels/gradient_kernels.py",
"chars": 27873,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018-2019 Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to "
},
{
"path": "qml/kernels/kernels.py",
"chars": 14610,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen, Felix A. Faber, Lars A. Bratholm\n#\n# Permission is hereby"
},
{
"path": "qml/kernels/wrappers.py",
"chars": 6434,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016-2017 Anders Steen Christensen, Felix A. Faber, Lars A. Bratholm\n#\n# Permission is h"
},
{
"path": "qml/math/__init__.py",
"chars": 1137,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any pers"
},
{
"path": "qml/math/fsolvers.f90",
"chars": 10246,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen\n!\n! Permission is hereby granted, free of charge, to any p"
},
{
"path": "qml/math/math.py",
"chars": 7748,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016 Anders Steen Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any p"
},
{
"path": "qml/models/__init__.py",
"chars": 1153,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any pers"
},
{
"path": "qml/models/kernelridge.py",
"chars": 3662,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any pers"
},
{
"path": "qml/models/mlmodel.py",
"chars": 1792,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any pers"
},
{
"path": "qml/qmlearn/__init__.py",
"chars": 1242,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any per"
},
{
"path": "qml/qmlearn/data.py",
"chars": 4226,
"preview": "\nfrom __future__ import print_function\n\nimport glob\nimport numpy as np\nfrom ..utils import NUCLEAR_CHARGE\nimport copy\n\n\n"
},
{
"path": "qml/qmlearn/kernels.py",
"chars": 39630,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any per"
},
{
"path": "qml/qmlearn/models.py",
"chars": 39585,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Lars A. Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any person ob"
},
{
"path": "qml/qmlearn/preprocessing.py",
"chars": 10578,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any per"
},
{
"path": "qml/qmlearn/representations.py",
"chars": 37093,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any per"
},
{
"path": "qml/representations/__init__.py",
"chars": 1148,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of charge, to any pers"
},
{
"path": "qml/representations/facsf.f90",
"chars": 52871,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2018 Lars Andersen Bratholm\n!\n! Permission is hereby granted, free of charge, to any per"
},
{
"path": "qml/representations/frepresentations.f90",
"chars": 26838,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2016-2017 Anders Steen Christensen, Lars Andersen Bratholm\n!\n! Permission is hereby gran"
},
{
"path": "qml/representations/fslatm.f90",
"chars": 21736,
"preview": "! MIT License\n!\n! Copyright (c) 2017 Anders Steen Christensen, Bing Huang\n!\n! Permission is hereby granted, free of char"
},
{
"path": "qml/representations/representations.py",
"chars": 29055,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017-2018 Anders Steen Christensen, Lars Andersen Bratholm, Bing Huang\n#\n# Permission is"
},
{
"path": "qml/representations/slatm.py",
"chars": 5503,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016 Bing Huang and Anders S. Christensen\n#\n# Permission is hereby granted, free of char"
},
{
"path": "qml/utils/__init__.py",
"chars": 1234,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017-2018 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, fre"
},
{
"path": "qml/utils/alchemy.py",
"chars": 12906,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2017 Anders Steen Christensen and Felix A. Faber\n#\n# Permission is hereby granted, free "
},
{
"path": "qml/utils/compound.py",
"chars": 17997,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2016-2018 Anders Steen Christensen, Felix Faber, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission i"
},
{
"path": "qml/utils/utils.py",
"chars": 10120,
"preview": "# MIT License\n#\n# Copyright (c) 2018 Silvia Amabilino, Lars Andersen Bratholm\n#\n# Permission is hereby granted, free of "
},
{
"path": "requirements.txt",
"chars": 35,
"preview": "numpy>=1.13\nscipy\nscikit-learn\nsix\n"
},
{
"path": "setup.py",
"chars": 7908,
"preview": "import sys\nfrom numpy.distutils.core import Extension, setup\n\nfrom mkldiscover import mkl_exists\n\n__author__ = \"Anders S"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00000.xyz",
"chars": 636,
"preview": "19\n\nC\t-0.4295513\t-1.906339\t-0.227657\t\nC\t-0.5341027\t-1.937151\t-1.401608\t\nH\t-0.9144023\t-2.875762\t0.2362172\t\nH\t0.6646871\t-1"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00001.xyz",
"chars": 638,
"preview": "19\n\nC\t-0.4178988\t-1.881917\t-0.1725415\t\nC\t-0.5104215\t-1.990409\t-1.41404\t\nH\t-0.8646166\t-2.862721\t0.3767419\t\nH\t0.5729107\t-1"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00002.xyz",
"chars": 630,
"preview": "19\n\nC\t-0.4009605\t-1.870666\t-0.0176023\t\nC\t-0.428997\t-2.140342\t-1.445458\t\nH\t-0.7381706\t-2.752986\t0.5096603\t\nH\t0.540921\t-1."
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00003.xyz",
"chars": 633,
"preview": "19\n\nC\t-0.3886321\t-1.870403\t0.09528154\t\nC\t-0.3598964\t-2.246588\t-1.460455\t\nH\t-0.6596509\t-2.698653\t0.6311632\t\nH\t0.6110774\t-"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00004.xyz",
"chars": 635,
"preview": "19\n\nC\t-0.3713354\t-1.869826\t0.1363977\t\nC\t-0.3234096\t-2.278198\t-1.453908\t\nH\t-0.6634636\t-2.779516\t0.7703907\t\nH\t0.6805163\t-1"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00005.xyz",
"chars": 633,
"preview": "19\n\nC\t-0.3477471\t-1.871612\t0.1716486\t\nC\t-0.290232\t-2.296477\t-1.43914\t\nH\t-0.6592201\t-2.816873\t0.8741038\t\nH\t0.715928\t-1.53"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00006.xyz",
"chars": 639,
"preview": "19\n\nC\t-0.3234788\t-1.878668\t0.2018515\t\nC\t-0.2627054\t-2.304855\t-1.419777\t\nH\t-0.6279309\t-2.758312\t0.8811861\t\nH\t0.7101495\t-1"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00007.xyz",
"chars": 634,
"preview": "19\n\nC\t-0.2968373\t-1.893506\t0.2228019\t\nC\t-0.2382594\t-2.302457\t-1.391659\t\nH\t-0.5862916\t-2.67334\t0.8247315\t\nH\t0.7133451\t-1."
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00008.xyz",
"chars": 637,
"preview": "19\n\nC\t-0.2597207\t-1.913042\t0.2227464\t\nC\t-0.2182522\t-2.283555\t-1.347778\t\nH\t-0.5843419\t-2.722798\t0.8094234\t\nH\t0.7565823\t-1"
},
{
"path": "test/CN_isobutane/00009.xyz",
"chars": 636,
"preview": "19\n\nC\t-0.2141117\t-1.93521\t0.2082533\t\nC\t-0.2110183\t-2.255057\t-1.289214\t\nH\t-0.6057398\t-2.870565\t0.8193732\t\nH\t0.8008193\t-1."
},
{
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{
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{
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{
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{
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{
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{
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{
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{
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}
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