分子性质预测

PhysNet 是一个 TensorFlow 实现，用于预测分子能量、力、偶极矩和部分电荷，并提供可配置的训练工作流和示例数据集。

分子性质预测 · 量子化学

TorchMD-Net 将可训练的神经网络势实现为 PyTorch 模块，提供 TensorNet 架构、自定义分子数据集、预训练检查点加载以及分子动力学集成。

分子性质预测 · 计算化学

TorchANI 是一个基于 PyTorch 的库，用于开发、训练和使用 ANI 风格的神经网络原子间势，并可选用 C++ 和 CUDA 扩展来计算描述符和执行推理。

分子性质预测 · 量子化学

SchNetPack 是一个用于构建和训练原子尺度神经网络的 Python 工具包，提供 SchNet 和 PaiNN 表征、量子化学性质输出以及分子动力学组件。

分子性质预测 · 量子化学

Chemprop 是一个基于 PyTorch 的工具包，用于训练和评估进行分子性质预测的消息传递神经网络，并提供命令行工作流、Python 模块和针对特定任务的笔记本。

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