معرفی شرکت ها


crabnet-2.0.8


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Predict materials properties using only the composition information.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل crabnet-2.0.8
نام crabnet
نسخه کتابخانه 2.0.8
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Kaai Kauwe
ایمیل نویسنده Anthony Yu-Tung Wang <aytwang@alumni.uwaterloo.ca>, "Sterling G. Baird" <sterling.baird@utah.edu>
آدرس صفحه اصلی -
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/crabnet/
مجوز -
# Compositionally-Restricted Attention-Based Network (CrabNet) The Compositionally-Restricted Attention-Based Network (`CrabNet`), inspired by natural language processing transformers, uses compositional information to predict material properties. <img src=https://user-images.githubusercontent.com/45469701/155030619-3a5f75e8-b28d-4801-a54c-58a800ee874c.png width=150> [![DOI](https://img.shields.io/badge/Paper:_npjCompuMat-10.1038%2Fs41524.021.00545.1-blue)](https://doi.org/10.1038/s41524-021-00545-1) [![Open In Colab (PyPI)](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/sparks-baird/CrabNet/blob/main/examples/crabnet_basic_colab.ipynb) [![Read the Docs](https://img.shields.io/readthedocs/crabnet?label=Read%20the%20docs&logo=readthedocs)](https://crabnet.readthedocs.io/en/latest/) [![GitHub Workflow Status](https://img.shields.io/github/workflow/status/sparks-baird/mat_discover/Install%20with%20flit%20and%20test%20via%20Pytest?label=main)](https://github.com/sparks-baird/mat_discover/actions/workflows/flit-install-test.yml) ![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/crabnet) [![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/psf/black) ![Lines of code](https://img.shields.io/tokei/lines/github/sparks-baird/CrabNet) ![GitHub](https://img.shields.io/github/license/sgbaird/CrabNet) [![Conda](https://img.shields.io/conda/v/sgbaird/crabnet)](https://anaconda.org/sgbaird/crabnet) [![Conda](https://img.shields.io/conda/pn/sgbaird/crabnet)](https://anaconda.org/sgbaird/crabnet) [![Conda](https://img.shields.io/conda/dn/sgbaird/crabnet?label=conda%7Cdownloads)](https://anaconda.org/sgbaird/crabnet) [![Anaconda-Server Badge](https://anaconda.org/sgbaird/crabnet/badges/latest_release_relative_date.svg)](https://anaconda.org/sgbaird/crabnet) > :warning: This is a fork of the [original CrabNet repository](https://github.com/anthony-wang/CrabNet) :warning: This is a refactored version of CrabNet, published to PyPI (`pip`) and Anaconda (`conda`). In addition to using `.csv` files, it allows direct passing of Pandas DataFrames as training and validation datasets, similar to [automatminer](https://hackingmaterials.lbl.gov/automatminer/). It also exposes many of the model parameters at the top-level via `CrabNet` and uses the `sklearn`-like "instantiate, fit, predict" workflow. An `extend_features` is implemented which allows utilization of data other than the elemental compositions (e.g. state variables such as temperature or applied load). These changes make CrabNet portable, extensible, and more broadly applicable, and will be incorporated into the parent repository at a later date. Please refer to the [CrabNet documentation](https://crabnet.readthedocs.io) for details on installation and usage. If you find CrabNet useful, please consider citing the [following publication](https://doi.org/10.1038/s41524-021-00545-1) in npj Computational Materials: ## Citing ```bibtex @article{Wang2021crabnet, author = {Wang, Anthony Yu-Tung and Kauwe, Steven K. and Murdock, Ryan J. and Sparks, Taylor D.}, year = {2021}, title = {Compositionally restricted attention-based network for materials property predictions}, pages = {77}, volume = {7}, number = {1}, doi = {10.1038/s41524-021-00545-1}, publisher = {{Nature Publishing Group}}, shortjournal = {npj Comput. Mater.}, journal = {npj Computational Materials} } ```


نیازمندی

مقدار نام
- numpy
- pandas
- scikit-learn
- scipy
- matplotlib
- seaborn
- tqdm
- colorama
- joblib
- psutil
- pytest
- pytest-cov
- pre-commit
- sphinx==4.2.0
- myst-parser==0.15.2
- sphinx_rtd_theme
=4.2. nbformat
=22.1. black
- conda-souschef
- matbench


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.7,<3.11 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl crabnet-2.0.8:

    pip install crabnet-2.0.8.whl


نصب پکیج tar.gz crabnet-2.0.8:

    pip install crabnet-2.0.8.tar.gz