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Apprentissage profond sur graphes moléculaires v1.0.0

Utilisez cette ressource pour construire et dépanner des workflows TorchDrug sur graphes moléculaires

Nouveau

  • 422 téléchargements
  • 184 mentions J'aime
  • 173 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install molecular-graph-deep-learning

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vérifie la version installée, choisit le workflow officiel (jeu de données, modèle, tâche, moteur) et écrit le code d'entraînement et d'évaluation. Vous obtenez un script TorchDrug cohérent avec la version vérifiée.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Apprentissage profond sur graphes moléculaires »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : contrôle de version, installation et workflow canonique
  • references/ : jeux de données, modèles, génération, rétrosynthèse, graphes de connaissances et protéines

Pour qui

  • Votre code importe torchdrug et ne s'exécute pas
  • Vous voulez prédire une propriété moléculaire à partir de graphes

Pas pour qui

    Étiquettes

    • TorchDrug
    • graphes
    • propriétés moléculaires

    À propos

    Vous dites

    « Entraîne un modèle TorchDrug de prédiction de solubilité sur le jeu de données ESOL. »

    Carte de la skill « Apprentissage profond sur graphes moléculaires »

    Skill publiée par k-dense-ai sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de construire et dépanner des workflows TorchDrug sur graphes moléculaires
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/core_concepts.md7,6 Ko
    • references/datasets.md9,2 Ko
    • references/knowledge_graphs.md6 Ko
    • references/models_architectures.md5,8 Ko
    • references/molecular_generation.md6,4 Ko
    • references/molecular_property_prediction.md7,6 Ko
    • references/protein_modeling.md8,4 Ko
    • references/retrosynthesis.md7,7 Ko
    • references/review.md7,2 Ko
    • SKILL.md12,2 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    k-dense-ai
    Source
    github.com/k-dense-ai/scientific-agent-skills/tree/5f2bc0341354fd5590aef76a533ada1e1e5b4e62/skills/torchdrug
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « torchdrug » (k-dense-ai, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

    Avis des utilisateurs

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