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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..

dgl의 backend 부분에 pad_packed_tensor라는 함수가 있다. 아무래도 백엔드를 다루는 함수이다보니, 함수내부는 파이썬으로 코딩이 안되어있나보다. 사용 방법만 나와있다. 이 함수가 하는 역할은 "Pads a packed batch of variable length tensors with given value." 인데, 어떤 값으로 가변 길이의 텐서 배치를 패딩하는 것이다. 다시한번 자세히 설명해보겠다! dgl에서 graphconv를 예로들어보자. dgl에서 forward함수를 통해 graph가 들어오고, graphconv를 통과시키면 결과 차원은 (배치의 전체 노드갯수 x dimension)으로 나온다. 그런데 이렇게 되면 배치 안에 존재하는 compound 한개가 atom을 몇개 가지..

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..