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dgl (deep graph library) 를 이용해서 SMILES를 그래프로 표현하는 방법을 알아보겠다! 아스피린을 예로 들어보겠다. 아스피린의 SMILES는 CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O 이다. (Pubchem에서 가져옴) 그리고 그림을 그려보면, from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D from IPython.display import SVG smi='CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O' mol = Chem.MolFromSmiles(smi) 이렇게 생겼다!! 이제 그래프로 바꿔보겠다. from rdkit import Chem from rdkit.Chem import MolFromSmiles from dgllife.utils import Base..

dgl은 그래프 신경망을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 라이브러리이다. 그중에서도 GraphConv라는 함수를 알아보겠다. https://docs.dgl.ai/en/0.4.x/api/python/nn.pytorch.html?highlight=graphconv#graphconv NN Modules (PyTorch) — DGL 0.4.3post2 documentation The output feature of shape \((N, H, D_{out})\) where \(H\) is the number of heads, and \(D_{out}\) is size of output feature. docs.dgl.ai GraphConv는 아래의 ' semi-supervised classification with..