@maskot1977(Ikemen Mas Kot)

化学記述子から物性予測へ：PyTorchで回帰モデル＆転移学習を試す

Last updated at 2025-07-10Posted at 2025-07-09

user:

次のコードについて解説してください。

from google.colab import drive
import pandas as pd
import os

# Google ドライブをマウント
drive.mount('/content/drive')

# ディレクトリのパス
directory = '/content/drive/My Drive/test'

# CSVファイルからデータフレームを読み込み
descriptor_df = pd.read_csv(os.path.join(directory, 'descriptor_df.csv'))
property_df = pd.read_csv(os.path.join(directory, 'property_df.csv'))

assistant:

このコードは、Google Colab 上で Google ドライブに保存されている CSV ファイルを読み込むためのものです。順番に解説していきます。

1. Google ドライブをマウント

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

from google.colab import drive: Google Colab 環境で Google ドライブを操作するためのライブラリ drive をインポート。
drive.mount('/content/drive'): Google ドライブを仮想的に /content/drive にマウント（接続）する。
- 実行すると、認証用のリンクが表示され、ユーザーが Google アカウントを認証することでドライブの内容にアクセス可能になる。

2. データの保存ディレクトリを指定

directory = '/content/drive/My Drive/test'

Google ドライブ内の特定のフォルダ test を指定して、そこに保存されているファイルにアクセスできるようにする。

3. CSV ファイルの読み込み

import pandas as pd
import os

descriptor_df = pd.read_csv(os.path.join(directory, 'descriptor_df.csv'))
property_df = pd.read_csv(os.path.join(directory, 'property_df.csv'))

pandas を用いて CSV ファイルをデータフレームとして読み込む。
os.path.join(directory, 'descriptor_df.csv') で test フォルダ内の descriptor_df.csv のフルパスを取得。
pd.read_csv() で CSV ファイルを読み込んで、descriptor_df および property_df にデータを格納。

用途と想定されるデータ

descriptor_df.csv: 化学的な特徴量（descriptors）を含むデータ。
property_df.csv: 化合物の特性（property）を記録したデータ。

このコードは、化学データを機械学習モデルに適用する際の前処理として、Google ドライブに保存された CSV を Colab に取り込むために使用される可能性が高いです。

user:

次のコードについて解説してください。

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class MoleculeDataset(Dataset):
    def __init__(self, df, property):
        self.descriptors = torch.tensor(df.values, dtype=torch.float32)
        self.properties = torch.tensor(property.values, dtype=torch.float32)

    def __len__(self):
        return len(self.descriptors)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.descriptors[idx], self.properties[idx]

assistant:

このコードは、PyTorch の Dataset クラスを継承してカスタムデータセット MoleculeDataset を定義するものです。化学データ（分子の記述子）を PyTorch のデータローダー DataLoader で扱いやすい形に変換するために使用されます。順番に解説していきます。

1. 必要なモジュールのインポート

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

Dataset: PyTorch のデータセットを作成するためのクラス。
DataLoader: データセットをミニバッチ単位で取得し、シャッフルや並列処理を行うクラス。

2. カスタムデータセット `MoleculeDataset` の定義

class MoleculeDataset(Dataset):

PyTorch の Dataset を継承して、カスタムデータセットクラス MoleculeDataset を作成。
分子の記述子データと物性データを PyTorch のテンソルとして扱えるようにする。

3. `init` メソッド（データセットの初期化）

def __init__(self, df, property):
    self.descriptors = torch.tensor(df.values, dtype=torch.float32)
    self.properties = torch.tensor(property.values, dtype=torch.float32)

df: 分子の記述子（descriptors）を含むデータフレーム。
property: 分子の物性値（target）を含むデータフレーム。
torch.tensor(df.values, dtype=torch.float32): df の値を float32 型の PyTorch テンソルに変換。
torch.tensor(property.values, dtype=torch.float32): property の値を float32 型の PyTorch テンソルに変換。

これにより、データフレームを PyTorch のニューラルネットワークで処理できる形式に変換。

例:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1.2, 3.4], [5.6, 7.8]], columns=["desc1", "desc2"])
property = pd.DataFrame([1, 0], columns=["target"])

dataset = MoleculeDataset(df, property)

4. `len` メソッド（データセットの長さを取得）

def __len__(self):
    return len(self.descriptors)

len(dataset) のようにデータセットの長さを取得する際に呼び出される。
記述子の数（データセットのサンプル数）を返す。

例:

len(dataset)  # 2

5. `getitem` メソッド（インデックス指定でデータを取得）

def __getitem__(self, idx):
    return self.descriptors[idx], self.properties[idx]

dataset[idx] のようにインデックスを指定すると、該当する descriptors と properties のペアを返す。
ニューラルネットワークの学習時に、特徴量（X）とラベル（y）を取得するために使用。

例:

x, y = dataset[0]
print(x)  # tensor([1.2000, 3.4000])
print(y)  # tensor([1.])

6. `DataLoader` との組み合わせ

データセットを DataLoader に渡すことで、バッチ処理やシャッフルが可能になる。

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

for batch in dataloader:
    x_batch, y_batch = batch
    print(x_batch)
    print(y_batch)

batch_size=2: 1 バッチのデータ数。
shuffle=True: データの順序をランダム化。

まとめ

MoleculeDataset は、化学データ（分子の記述子と物性）を PyTorch の Dataset として扱うためのクラス。
データフレームから PyTorch のテンソルに変換して、DataLoader でバッチ学習が可能になる。
__getitem__ で個々のデータを取得でき、__len__ でデータセットのサイズを取得できる。

このコードは、化学データを用いた機械学習（特に PyTorch を使った深層学習）でよく使われる形になっています。

user:

次のコードについて解説してください。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1000 化合物をランダムに選び出す
known_subset = property_df.sample(n=1000, random_state=42)

# 余った化合物をテストデータとする
test_data = property_df.drop(known_subset.index)

# 選び出した1000化合物をトレーニングデータと検証データにさらに分割
train_data, valid_data = train_test_split(known_subset, test_size=0.2, random_state=42)

assistant:

このコードは、化合物データ (property_df) を ランダムサンプリング・データ分割 するためのものです。順番に解説します。

1. 必要なモジュールのインポート

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_test_split: scikit-learn のデータ分割関数で、データセットを トレーニングデータ と 検証データ に分割する際に使われる。

2. 1000 化合物をランダムに選び出す

known_subset = property_df.sample(n=1000, random_state=42)

property_df.sample(n=1000, random_state=42): property_df から ランダムに 1000 個のデータをサンプリング して known_subset に格納。
random_state=42: ランダムシード を固定することで、再現性のあるサンプリングを行う。

3. 残りのデータをテストデータとする

test_data = property_df.drop(known_subset.index)

.drop(known_subset.index): known_subset で選ばれなかったデータを test_data として取得。
ここでのポイント
- property_df のうち、1000 化合物が known_subset へ。
- 残りの化合物が test_data へ（テストデータとして使用）。

4. 1000 化合物をさらにトレーニングデータと検証データに分割

train_data, valid_data = train_test_split(known_subset, test_size=0.2, random_state=42)

train_test_split(known_subset, test_size=0.2, random_state=42)
- known_subset を トレーニングデータ (80%) と 検証データ (20%) に分割。
- test_size=0.2: 20% を検証データにする（1000 × 0.2 = 200 化合物）。
- random_state=42: 乱数シードを固定して、毎回同じ分割結果になるようにする。

データ分割の結果

1000 化合物
- トレーニングデータ (train_data): 800 化合物
- 検証データ (valid_data): 200 化合物
残りのデータ
- テストデータ (test_data): property_df のうち 1000 化合物を除いたデータ

このコードの目的

このコードは 化合物データを機械学習モデルの学習用に適切に分割 することを目的としています。

トレーニングデータ (train_data) → モデルを学習させる。
検証データ (valid_data) → ハイパーパラメータの調整や過学習の確認に使用。
テストデータ (test_data) → モデルの最終的な評価に使用。

まとめ

property_df からランダムに 1000 化合物をサンプリング (known_subset)。
残りの化合物をテストデータ (test_data) にする。
1000 化合物を 80%:20% に分割（トレーニング・検証データ）。

このデータ分割は 機械学習モデルの性能評価を適切に行う ための基本的な手順としてよく使われます。

user:

次のコードについて解説してください。

from torch import nn

# Modelの定義
class Regressor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Regressor, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(descriptor_df.shape[1], 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc4 = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = self.fc4(x)
        return x

assistant:

このコードは、PyTorch を用いた回帰モデル（Regressor）を定義 しています。化合物の記述子（descriptors）を入力とし、最終的に 1 つの連続値（物性値など）を出力する 多層ニューラルネットワーク（MLP） です。順番に解説していきます。

1. 必要なモジュールのインポート

from torch import nn

torch.nn は ニューラルネットワークの構築に必要なモジュール で、層（Linear）や活性化関数（ReLU）などが含まれる。

2. モデルの定義

class Regressor(nn.Module):

Regressor クラスは nn.Module を継承して作られる PyTorch のニューラルネットワークモデル。

3. `init` メソッド（ネットワーク構造の定義）

def __init__(self):
    super(Regressor, self).__init__()
    self.fc1 = nn.Linear(descriptor_df.shape[1], 512)
    self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
    self.fc3 = nn.Linear(256, 128)
    self.fc4 = nn.Linear(128, 1)

super(Regressor, self).__init__()
- nn.Module の __init__ メソッドを呼び出し、モデルの基本機能を継承。
self.fc1 = nn.Linear(descriptor_df.shape[1], 512)
- 入力層（descriptor_df.shape[1] 個の特徴量 → 512 ユニット）。
- descriptor_df.shape[1] は 記述子の数（特徴量の次元数）。
self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
- 隠れ層1（512 → 256）。
self.fc3 = nn.Linear(256, 128)
- 隠れ層2（256 → 128）。
self.fc4 = nn.Linear(128, 1)
- 出力層（128 → 1）。
- 物性値などの 回帰タスク を想定しているため、最終出力は 1 つの数値。

4. `forward` メソッド（順伝播）

def forward(self, x):
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = F.relu(self.fc2(x))
    x = F.relu(self.fc3(x))
    x = self.fc4(x)
    return x

forward(x) は 入力データ x を受け取り、出力を返す関数。
各層の処理：
1. self.fc1(x): 入力層 → 隠れ層 512
2. F.relu(self.fc1(x)): ReLU 活性化関数 を適用。
3. self.fc2(x): 512 → 256
4. F.relu(self.fc2(x)): ReLU
5. self.fc3(x): 256 → 128
6. F.relu(self.fc3(x)): ReLU
7. self.fc4(x): 128 → 1（最終出力）
8. return x: 最終的な数値を出力（回帰値）

5. モデルの特性

入力: descriptor_df.shape[1] 個の特徴量（分子記述子）。
出力: 1 つの連続値（物性値）。
層構造: 4 つの全結合層（512 → 256 → 128 → 1）。
活性化関数: ReLU（最終層はなし → そのまま出力）。
用途: 化合物の物性値を予測する 回帰モデル。

6. 使用例

import torch

# モデルのインスタンス化
model = Regressor()

# ダミーの入力データ（特徴量の次元数に合わせる）
dummy_input = torch.randn(10, descriptor_df.shape[1])  # 10個のサンプル

# 順伝播（予測）
output = model(dummy_input)
print(output.shape)  # torch.Size([10, 1])

torch.randn(10, descriptor_df.shape[1]) で ランダムな 10 個のサンプルを生成 し、モデルに入力。
output.shape が (10, 1) となり、10 個の予測値が出力される。

7. 追加の改善点

活性化関数のインポート修正

import torch.nn.functional as F  # 明示的にFをインポート

出力層の活性化関数
- 回帰問題 では通常、最終層に 活性化関数を適用しない が、例えば 非負値のみを出力したい場合 には F.relu(self.fc4(x)) などを適用できる。

まとめ

PyTorch の nn.Module を継承して 回帰モデル（MLP） を定義。
入力層 → 隠れ層3つ（ReLU活性化） → 出力層 の構造。
特徴量（descriptors）を入力 し、連続値（物性値）を出力。
機械学習による化合物の物性予測に適用可能。

このような MLP は、化学データの回帰タスク（溶解度予測、薬物活性予測など）で広く使われています。

user:

次のコードについて解説してください。

import torch
from torch.nn import functional as F
from torch.optim import Adam
import matplotlib.pyplot as plt

# モデルのパラメータの一部をもとに、Dipole momentの回帰モデルを構築予定。まず、全てのデータについてのDipole moment回帰モデルから学習を行う。
model_dipole = Regressor()
optimizer_dipole = Adam(model_dipole.parameters(), lr=0.001)
criterion_dipole = nn.MSELoss()

# 全データを用いるため、DataLoaderを再定義
trainval_data_dipole = MoleculeDataset(descriptor_df, property_df['Dipole moment'])
trainval_loader_dipole = DataLoader(dataset=trainval_data_dipole, batch_size=32, shuffle=True)

train_losses_dipole = []
for epoch in range(100):
    model_dipole.train()
    running_loss = 0
    for batch in trainval_loader_dipole:
        descriptor, property = batch
        optimizer_dipole.zero_grad()
        outputs = model_dipole(descriptor)
        loss = criterion_dipole(outputs[:,0], property)
        running_loss += loss.item()
        loss.backward()
        optimizer_dipole.step()
    running_loss /= len(trainval_loader_dipole)
    train_losses_dipole.append(running_loss)

plt.plot(train_losses_dipole)
plt.show()

assistant:

このコードは、PyTorch を用いた Dipole moment（双極子モーメント）の回帰モデルの学習 を行うものです。以下の手順で進められています。

1. 必要なモジュールのインポート

import torch
from torch.nn import functional as F
from torch.optim import Adam
import matplotlib.pyplot as plt

torch: PyTorch の基本モジュール。
F: torch.nn.functional（活性化関数など）。
Adam: Adam オプティマイザ（学習の最適化に使用）。
matplotlib.pyplot: 損失の可視化 に使用。

2. モデル・オプティマイザ・損失関数の定義

model_dipole = Regressor()
optimizer_dipole = Adam(model_dipole.parameters(), lr=0.001)
criterion_dipole = nn.MSELoss()

Regressor() のインスタンス化
- これは 事前に定義された MLP（多層ニューラルネットワーク） を呼び出している。
- 化合物の記述子（descriptors）を入力し、Dipole moment を予測する。
オプティマイザ（Adam）
- 学習率 lr=0.001 で Adam 最適化アルゴリズムを使用。
損失関数（MSELoss）
- 回帰タスクなので 平均二乗誤差（MSE） を損失関数として使用。

3. データセットと DataLoader の定義

trainval_data_dipole = MoleculeDataset(descriptor_df, property_df['Dipole moment'])
trainval_loader_dipole = DataLoader(dataset=trainval_data_dipole, batch_size=32, shuffle=True)

MoleculeDataset(descriptor_df, property_df['Dipole moment'])
- 分子記述子（descriptor_df） と Dipole moment（property_df['Dipole moment']） のペアを作成。
DataLoader(...)
- バッチサイズ 32 でデータをロードし、シャッフルあり（ランダム化して学習）。

4. 学習ループ

train_losses_dipole = []
for epoch in range(100):
    model_dipole.train()
    running_loss = 0

学習の繰り返し (epoch = 100)
- 100 エポック（100回データを繰り返し学習）。
model_dipole.train()
- モデルを 学習モード に設定。

5. バッチ学習

for batch in trainval_loader_dipole:
    descriptor, property = batch

DataLoader からバッチ単位でデータを取り出す
- descriptor: 入力データ（記述子）
- property: ターゲット（Dipole moment）

optimizer_dipole.zero_grad()
outputs = model_dipole(descriptor)
loss = criterion_dipole(outputs[:,0], property)
running_loss += loss.item()

zero_grad()
- 勾配をリセット（前の勾配が残らないように）。
順伝播 (forward)
- outputs = model_dipole(descriptor) で予測値を取得。
損失計算
- MSELoss(outputs[:,0], property) で 実際の Dipole moment との誤差 を求める。

loss.backward()
optimizer_dipole.step()

誤差逆伝播 (backward())
- 勾配を計算し、モデルのパラメータを更新。
オプティマイザのステップ (step())
- 学習の更新 を行う。

running_loss /= len(trainval_loader_dipole)
train_losses_dipole.append(running_loss)

running_loss を バッチ数で割って平均化。
各エポックごとの損失をリスト train_losses_dipole に追加。

6. 学習曲線のプロット

plt.plot(train_losses_dipole)
plt.show()

学習損失の可視化
- 損失が収束（減少）しているかを確認するためのグラフを描画。

まとめ

MLP を用いた Dipole moment の回帰モデルを構築
全データを使って学習
バッチサイズ 32 のミニバッチ勾配降下法を適用
MSE を損失関数として 100 エポック学習
学習損失をプロットして収束を確認

このコードは、化学的なデータを用いた機械学習モデルの学習プロセス を示しており、他の物性（溶解度、密度など）にも応用可能です。

user:

次のコードについて解説してください。

import copy
from sklearn.metrics import r2_score

model_gap = copy.deepcopy(model_dipole)
optimizer_gap = Adam(model_gap.parameters(), lr=0.001)
criterion_gap = nn.MSELoss()

train_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[train_data.index, :], train_data['HOMO-LUMO gap'])
valid_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[valid_data.index, :], valid_data['HOMO-LUMO gap'])
train_loader_gap = DataLoader(dataset=train_data_gap, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader_gap = DataLoader(dataset=valid_data_gap, batch_size=32)

train_losses_gap = []
valid_losses_gap = []
for epoch in range(100):
    model_gap.train()
    running_loss = 0
    for batch in train_loader_gap:
        descriptor, property = batch
        optimizer_gap.zero_grad()
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
        running_loss += loss.item()
        loss.backward()
        optimizer_gap.step()
    running_loss /= len(train_loader_gap)
    train_losses_gap.append(running_loss)

    model_gap.eval()
    running_loss = 0
    for batch in valid_loader_gap:
        descriptor, property = batch
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
        running_loss += loss.item()
    running_loss /= len(valid_loader_gap)
    valid_losses_gap.append(running_loss)

plt.plot(train_losses_gap, label='Training loss')
plt.plot(valid_losses_gap, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

y_train_true = train_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_valid_true = valid_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_test_true = test_data['HOMO-LUMO gap'].values

y_train_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[train_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_valid_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[valid_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_test_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[test_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]

print("Train R^2 Score:", r2_score(y_train_true, y_train_pred))
print("Valid R^2 Score:", r2_score(y_valid_true, y_valid_pred))
print("Test R^2 Score:", r2_score(y_test_true, y_test_pred))

assistant:

このコードは、HOMO-LUMO gap（分子の電子構造に関する物理化学的特性）の回帰モデル を構築し、トレーニング・検証・テストの評価を行う ものです。

1. モデルの準備

import copy
from sklearn.metrics import r2_score

copy.deepcopy()
- 以前学習した model_dipole をコピーし、新しいモデル model_gap を作成（パラメータを共有せず独立した学習が可能）。
r2_score
- 決定係数 $R^2$ を計算 し、モデルの予測精度を評価する。

model_gap = copy.deepcopy(model_dipole)
optimizer_gap = Adam(model_gap.parameters(), lr=0.001)
criterion_gap = nn.MSELoss()

model_gap を model_dipole からコピーし、新たに HOMO-LUMO gap の予測 に使用。
学習率 $0.001$ で Adam 最適化。
損失関数は MSE（平均二乗誤差）（回帰タスク）。

2. データセットと DataLoader の準備

train_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[train_data.index, :], train_data['HOMO-LUMO gap'])
valid_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[valid_data.index, :], valid_data['HOMO-LUMO gap'])
train_loader_gap = DataLoader(dataset=train_data_gap, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader_gap = DataLoader(dataset=valid_data_gap, batch_size=32)

データセットの作成
- 記述子 (descriptor_df) とターゲット (HOMO-LUMO gap) を取得。
- train_data、valid_data からそれぞれデータを抽出。
データローダー
- バッチサイズ 32 で学習データをシャッフルしてロード。
- 検証データはシャッフルせずロード。

3. 学習ループ

train_losses_gap = []
valid_losses_gap = []
for epoch in range(100):
    model_gap.train()
    running_loss = 0

100エポック学習（データを100回繰り返して学習）。
model_gap.train() で 学習モード に設定。

3.1. 訓練データでの学習

for batch in train_loader_gap:
    descriptor, property = batch
    optimizer_gap.zero_grad()
    outputs = model_gap(descriptor)
    loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
    running_loss += loss.item()
    loss.backward()
    optimizer_gap.step()

各バッチ（記述子 descriptor とターゲット property）で学習。
順伝播 (outputs = model_gap(descriptor)) → 損失計算 (MSELoss) → 勾配リセット (zero_grad()) → 誤差逆伝播 (backward()) → パラメータ更新 (step())。

running_loss /= len(train_loader_gap)
train_losses_gap.append(running_loss)

各エポックの 平均損失を計算し記録。

3.2. 検証データでの評価

model_gap.eval()
running_loss = 0
for batch in valid_loader_gap:
    descriptor, property = batch
    outputs = model_gap(descriptor)
    loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
    running_loss += loss.item()
running_loss /= len(valid_loader_gap)
valid_losses_gap.append(running_loss)

model_gap.eval() で 評価モード に設定（ドロップアウトなどの影響を無効化）。
検証データに対して順伝播し、損失を計算。
パラメータの更新は行わない（zero_grad() や backward() は不要）。

4. 学習・検証損失のプロット

plt.plot(train_losses_gap, label='Training loss')
plt.plot(valid_losses_gap, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

学習損失と検証損失の推移を可視化。
検証損失が増加し始めたら、過学習の兆候。

5. モデルの評価

y_train_true = train_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_valid_true = valid_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_test_true = test_data['HOMO-LUMO gap'].values

真の HOMO-LUMO gap の値 を取得。

y_train_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[train_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_valid_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[valid_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_test_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[test_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]

訓練・検証・テストデータの 予測値を取得（detach() で計算グラフを切り離し numpy() に変換）。

print("Train R^2 Score:", r2_score(y_train_true, y_train_pred))
print("Valid R^2 Score:", r2_score(y_valid_true, y_valid_pred))
print("Test R^2 Score:", r2_score(y_test_true, y_test_pred))

決定係数 $R^2$ を計算
- $R^2$ 値は 1 に近いほど予測精度が高い。
- 訓練データに対して 異常に高く、テストデータで低い 場合は 過学習 の可能性。

まとめ

Dipole moment モデル（model_dipole）をコピーして新たな model_gap を作成。
HOMO-LUMO gap の回帰モデルとして学習。
学習・検証データで MSE を計算し、収束状況を確認。
学習・検証損失をプロットし、過学習の有無を視覚的に分析。
決定係数 $R^2$ でモデルの予測性能を評価。

このコードは、化学データを用いた深層学習回帰モデル の典型的なトレーニング・評価プロセスを示しており、他の物性（溶解度、密度など）にも応用可能 です。

user:

次のコードについて解説してください。

import copy
from sklearn.metrics import r2_score

# モデルの複製
model_gap = copy.deepcopy(model_dipole)

# 最初の層の重みを固定（学習させない）
for param in list(model_gap.parameters())[:-1]:
    param.requires_grad = False

# パラメータ更新対象として、最終層のパラメータだけをoptimizerに渡す
optimizer_gap = Adam([list(model_gap.parameters())[-1]], lr=0.001)

criterion_gap = nn.MSELoss()

train_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[train_data.index, :], train_data['HOMO-LUMO gap'])
valid_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[valid_data.index, :], valid_data['HOMO-LUMO gap'])
train_loader_gap = DataLoader(dataset=train_data_gap, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader_gap = DataLoader(dataset=valid_data_gap, batch_size=32)

train_losses_gap = []
valid_losses_gap = []
for epoch in range(1000):
    model_gap.train()
    running_loss = 0
    for batch in train_loader_gap:
        descriptor, property = batch
        optimizer_gap.zero_grad()
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
        running_loss += loss.item()
        loss.backward()
        optimizer_gap.step()
    running_loss /= len(train_loader_gap)
    train_losses_gap.append(running_loss)

    model_gap.eval()
    running_loss = 0
    for batch in valid_loader_gap:
        descriptor, property = batch
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
        running_loss += loss.item()
    running_loss /= len(valid_loader_gap)
    valid_losses_gap.append(running_loss)

plt.plot(train_losses_gap, label='Training loss')
plt.plot(valid_losses_gap, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

y_train_true = train_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_valid_true = valid_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_test_true = test_data['HOMO-LUMO gap'].values

y_train_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[train_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_valid_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[valid_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_test_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[test_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]

print("Train R^2 Score:", r2_score(y_train_true, y_train_pred))
print("Valid R^2 Score:", r2_score(y_valid_true, y_valid_pred))
print("Test R^2 Score:", r2_score(y_test_true, y_test_pred))

assistant:

このコードは、HOMO-LUMO gap（分子の電子構造の重要な指標）を予測する回帰モデル を構築し、転移学習（Transfer Learning） を活用して学習を行うものです。

通常のニューラルネットワーク学習との違いは、既存の Dipole moment 回帰モデル (model_dipole) を再利用し、一部の層の学習を固定して新しいタスクに適用 している点です。

1. モデルの準備

import copy
from sklearn.metrics import r2_score

# モデルの複製
model_gap = copy.deepcopy(model_dipole)

copy.deepcopy(model_dipole) により、Dipole moment 予測モデル (model_dipole) をそのままコピー。
これにより、model_gap は model_dipole と同じアーキテクチャ・パラメータを持つが、新たに学習を行う独立したモデル となる。

2. 転移学習の設定

# 最初の層の重みを固定（学習させない）
for param in list(model_gap.parameters())[:-1]:
    param.requires_grad = False

最終層以外の重み（パラメータ）を固定 し、学習対象から除外。
model.parameters() で取得できるリストのうち、最後の層以外 ([:-1]) の requires_grad を False に設定。
これにより、既存の層はそのまま利用し、新しいタスクの学習では最終層のみ更新 される。

# パラメータ更新対象として、最終層のパラメータだけを optimizer に渡す
optimizer_gap = Adam([list(model_gap.parameters())[-1]], lr=0.001)

通常 Adam(model.parameters(), lr=0.001) と書くが、ここでは 最終層のパラメータのみを更新対象 に指定。
これにより、既存の Dipole moment モデルの特徴抽出能力を活かしながら、新しいタスク（HOMO-LUMO gap 予測）の学習が可能 になる。

3. データの準備

train_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[train_data.index, :], train_data['HOMO-LUMO gap'])
valid_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[valid_data.index, :], valid_data['HOMO-LUMO gap'])
train_loader_gap = DataLoader(dataset=train_data_gap, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader_gap = DataLoader(dataset=valid_data_gap, batch_size=32)

train_data と valid_data から 記述子（descriptor_df）とターゲット（HOMO-LUMO gap）を取得。
PyTorch の MoleculeDataset を使い、DataLoader でバッチサイズ 32 でデータを読み込む。

4. 学習ループ

train_losses_gap = []
valid_losses_gap = []
for epoch in range(1000):

1000エポック学習（通常より多めのエポック数）。
転移学習では固定された層が多いため、通常より長めの学習が必要になる ことがある。

4.1. 訓練データでの学習

model_gap.train()
running_loss = 0
for batch in train_loader_gap:
    descriptor, property = batch
    optimizer_gap.zero_grad()
    outputs = model_gap(descriptor)
    loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
    running_loss += loss.item()
    loss.backward()
    optimizer_gap.step()
running_loss /= len(train_loader_gap)
train_losses_gap.append(running_loss)

順伝播 (outputs = model_gap(descriptor))
損失計算 (MSELoss)
勾配リセット (zero_grad())
誤差逆伝播 (backward())
最適化 (step())

4.2. 検証データでの評価

model_gap.eval()
running_loss = 0
for batch in valid_loader_gap:
    descriptor, property = batch
    outputs = model_gap(descriptor)
    loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
    running_loss += loss.item()
running_loss /= len(valid_loader_gap)
valid_losses_gap.append(running_loss)

model_gap.eval() に設定し、ドロップアウトやバッチ正規化の影響をなくす。
学習時と同様に順伝播し、検証損失を計算（勾配計算は不要なので zero_grad() や backward() は呼ばない）。

5. 学習曲線の可視化

plt.plot(train_losses_gap, label='Training loss')
plt.plot(valid_losses_gap, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

学習・検証損失の推移を可視化 し、モデルの収束状況を確認。
過学習の兆候（検証損失が上昇し始める）をチェックする。

6. モデルの評価

y_train_true = train_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_valid_true = valid_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_test_true = test_data['HOMO-LUMO gap'].values

実際の HOMO-LUMO gap の値 を取得。

y_train_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[train_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_valid_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[valid_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_test_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[test_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]

model_gap を使って、訓練・検証・テストデータの予測値を取得。

print("Train R^2 Score:", r2_score(y_train_true, y_train_pred))
print("Valid R^2 Score:", r2_score(y_valid_true, y_valid_pred))
print("Test R^2 Score:", r2_score(y_test_true, y_test_pred))

決定係数 $R^2$ を計算（1 に近いほど予測精度が高い）。
$R^2$ が訓練データで極端に高く、テストデータで低い場合は 過学習の可能性。

まとめ

Dipole moment モデル (model_dipole) を転移学習用にコピー し、HOMO-LUMO gap 予測に利用。
最終層以外の重みを固定し、最終層のみ学習可能に設定。
学習データと検証データで MSE（平均二乗誤差）を計算し、損失を最小化。
学習・検証損失をプロットし、収束状況や過学習の有無を確認。
決定係数 $R^2$ を計算し、モデルの予測性能を評価。

なぜ転移学習を使うのか？

Dipole moment の学習で得た特徴を再利用 し、HOMO-LUMO gap の予測に役立てる。
化学データはしばしば相関があるため、一部の層を流用することで学習効率を向上。
データ量が少なくても精度の高いモデルを得られる可能性がある。

この手法は、他の化学的性質（溶解度、密度、誘電率など）の予測にも応用可能 です。

user:

これまでのコードのまとめを書いてください。

assistant:

化学データを用いた機械学習モデルの構築と転移学習のまとめ

本プロジェクトでは、化学的記述子（descriptor）を用いた機械学習モデルを構築し、異なる化学的性質の予測に転移学習（Transfer Learning）を適用 しました。以下に、各ステップの概要をまとめます。

1. データの準備

化学データセット (property_df, descriptor_df) を用意。
1000個の化合物をランダムに選択し、訓練・検証データとして使用。
残りの化合物をテストデータとして保持。

known_subset = property_df.sample(n=1000, random_state=42)
test_data = property_df.drop(known_subset.index)
train_data, valid_data = train_test_split(known_subset, test_size=0.2, random_state=42)

2. ニューラルネットワークモデルの構築

PyTorch の nn.Module を使用して全結合（Fully Connected, FC）層を持つ回帰モデル を構築。
入力層 → 512ノード → 256ノード → 128ノード → 出力層（1ノード） の4層構造。
活性化関数に ReLU を使用。

class Regressor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Regressor, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(descriptor_df.shape[1], 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc4 = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = self.fc4(x)
        return x

3. Dipole Moment の回帰モデルの学習

Regressor を Dipole moment の予測モデルとして学習。
Adamオプティマイザ（学習率 0.001）、MSE（平均二乗誤差） を損失関数として使用。
記述子 (descriptor_df) を入力し、Dipole moment を予測。

model_dipole = Regressor()
optimizer_dipole = Adam(model_dipole.parameters(), lr=0.001)
criterion_dipole = nn.MSELoss()

trainval_data_dipole = MoleculeDataset(descriptor_df, property_df['Dipole moment'])
trainval_loader_dipole = DataLoader(dataset=trainval_data_dipole, batch_size=32, shuffle=True)

for epoch in range(100):
    model_dipole.train()
    for batch in trainval_loader_dipole:
        descriptor, property = batch
        optimizer_dipole.zero_grad()
        outputs = model_dipole(descriptor)
        loss = criterion_dipole(outputs[:,0], property)
        loss.backward()
        optimizer_dipole.step()

4. HOMO-LUMO gap 予測への転移学習

学習済みの model_dipole をコピー し、HOMO-LUMO gap 予測用モデル (model_gap) として再利用。
最終層のみ学習可能にし、それ以外の層の重みは固定（転移学習）。
既存の Dipole moment モデルの特徴抽出能力を活かして、新しいタスクを効率的に学習。

import copy
model_gap = copy.deepcopy(model_dipole)

# 最終層以外のパラメータを固定
for param in list(model_gap.parameters())[:-1]:
    param.requires_grad = False

# 最終層のみ学習対象
optimizer_gap = Adam([list(model_gap.parameters())[-1]], lr=0.001)
criterion_gap = nn.MSELoss()

5. HOMO-LUMO gap 予測モデルの学習

訓練データ (train_loader_gap)、検証データ (valid_loader_gap) で学習・評価を行う。
1000エポック学習し、学習損失と検証損失の推移をプロット。

train_losses_gap = []
valid_losses_gap = []
for epoch in range(1000):
    model_gap.train()
    running_loss = 0
    for batch in train_loader_gap:
        descriptor, property = batch
        optimizer_gap.zero_grad()
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
        loss.backward()
        optimizer_gap.step()
    train_losses_gap.append(running_loss / len(train_loader_gap))

    model_gap.eval()
    running_loss = 0
    for batch in valid_loader_gap:
        descriptor, property = batch
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:,0], property)
    valid_losses_gap.append(running_loss / len(valid_loader_gap))

plt.plot(train_losses_gap, label='Training loss')
plt.plot(valid_losses_gap, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

6. モデルの評価

決定係数 $R^2$ を算出 し、学習・検証・テストデータでの予測精度を評価。

y_train_true = train_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_valid_true = valid_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_test_true = test_data['HOMO-LUMO gap'].values

y_train_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[train_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_valid_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[valid_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]
y_test_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[test_data.index].values)).detach().numpy()[:,0]

print("Train R^2 Score:", r2_score(y_train_true, y_train_pred))
print("Valid R^2 Score:", r2_score(y_valid_true, y_valid_pred))
print("Test R^2 Score:", r2_score(y_test_true, y_test_pred))

$R^2$ が 1 に近いほど良いモデル。
訓練データでの $R^2$ が高すぎ、検証データで極端に低い場合は過学習の可能性。

まとめ

1. Dipole moment の回帰モデルを構築

PyTorch を用いた全結合ネットワーク (Regressor) を作成。
化学記述子を入力し、Dipole moment を予測。

2. HOMO-LUMO gap 予測モデルを転移学習

model_dipole の構造を流用し、新しいタスク（HOMO-LUMO gap 予測）に適用。
最終層のみ学習し、それ以外の重みは固定。

3. 学習・評価

学習損失・検証損失の可視化 により、収束の確認・過学習の検出。
決定係数 $R^2$ により、予測性能を評価。

今後の展開

他の化学特性（溶解度、密度、誘電率など）の予測 に転移学習を応用。
ニューラルネットワークの構造やハイパーパラメータ（層の数、ノード数、活性化関数など）を最適化 し、モデルの精度向上。
説明可能な AI（XAI）技術を導入し、化学的な洞察を深める。

このアプローチは、化学データの有効活用、学習の効率化、予測精度の向上 に貢献できます！

user:

ありがとうございました。ここまでの議論をブログに残したいので、タイトル案をいくつか考えていただけますか？今回の議論を最初から最後まで思い出して、いいタイトルをお願いします！

assistant:

こちらこそ、充実した議論をありがとうございました！
今回の内容は、化学記述子×機械学習×転移学習 を組み合わせた実践的な流れでしたので、それを反映したタイトル案をいくつかご提案します。

💡 タイトル案

✅ 転移学習の観点を強調

「Dipole moment モデルを活かす！転移学習で HOMO-LUMO gap を予測する Python 実践」
「化学データの賢い使い方：Dipole moment モデルを基に HOMO-LUMO gap を転移学習」
「機械学習×化学：Dipole モデルを再利用して HOMO-LUMO gap を効率予測」

✅ 化学記述子×機械学習の流れを網羅

「化学記述子から物性予測へ：PyTorchで回帰モデル＆転移学習を試す」
「HOMO-LUMO gap × Dipole moment：化学データの転移学習レシピ（PyTorch）」
「化学データで学ぶ転移学習：Dipole モデルから HOMO-LUMO gap 予測まで」

✅ 実装のステップ感を重視

「Dipole → HOMO-LUMO gap：PyTorch による化学物性転移学習の全過程」
「1000化合物で始める化学データ転移学習：記述子、回帰モデル、そして評価」
「PyTorchで化学物性を攻める！記述子回帰＋転移学習のフルステップ」

もし「もっと初心者向けがいい」「より技術寄りがいい」「キャッチーにしたい」など方向性の希望があれば教えてください！
必要に応じてさらに調整した案をお出しします。

user:

「化学記述子から物性予測へ：PyTorchで回帰モデル＆転移学習を試す」で行きたいと思います。最後に、ここまでの流れを、詳しくまとめてください。

assistant:

素晴らしいタイトルの選択です！
それでは、「化学記述子から物性予測へ：PyTorchで回帰モデル＆転移学習を試す」 の記事にそのまま使える形で、ここまでの流れを詳しくまとめます。

化学記述子から物性予測へ：PyTorchで回帰モデル＆転移学習を試す

本記事では、化学分子の記述子データを用いて、PyTorchで回帰モデルを構築し、さらに転移学習（Transfer Learning）を活用して物性予測を行った流れを詳しくまとめます。Dipole moment（双極子モーメント）の回帰モデルを構築した後、その知識を HOMO-LUMO gap の予測へ活かしました。

1️⃣ データの準備

記述子データと物性データのロード

Google Colab と Google Drive を利用し、CSVファイルとして保存された記述子データ（descriptor_df）と物性データ（property_df）を読み込みました。

from google.colab import drive
import pandas as pd
import os

drive.mount('/content/drive')
directory = '/content/drive/My Drive/test'
descriptor_df = pd.read_csv(os.path.join(directory, 'descriptor_df.csv'))
property_df = pd.read_csv(os.path.join(directory, 'property_df.csv'))

データ分割

1000 化合物をランダムに選び、訓練・検証・テストデータを分割。

from sklearn.model_selection import train_test_split

known_subset = property_df.sample(n=1000, random_state=42)
test_data = property_df.drop(known_subset.index)
train_data, valid_data = train_test_split(known_subset, test_size=0.2, random_state=42)

2️⃣ 回帰モデルの構築

ニューラルネットワークの定義

記述子の次元に応じた全結合層を持つ多層パーセプトロン（MLP）モデルを定義しました。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

class Regressor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Regressor, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(descriptor_df.shape[1], 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc4 = nn.Linear(128, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = self.fc4(x)
        return x

3️⃣ Dipole moment のモデル学習

全データを使って Dipole moment を予測する回帰モデルを学習。

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torch.optim import Adam
import matplotlib.pyplot as plt

class MoleculeDataset(Dataset):
    def __init__(self, df, property):
        self.descriptors = torch.tensor(df.values, dtype=torch.float32)
        self.properties = torch.tensor(property.values, dtype=torch.float32)

    def __len__(self):
        return len(self.descriptors)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.descriptors[idx], self.properties[idx]

model_dipole = Regressor()
optimizer_dipole = Adam(model_dipole.parameters(), lr=0.001)
criterion_dipole = nn.MSELoss()

trainval_data_dipole = MoleculeDataset(descriptor_df, property_df['Dipole moment'])
trainval_loader_dipole = DataLoader(trainval_data_dipole, batch_size=32, shuffle=True)

train_losses_dipole = []
for epoch in range(100):
    model_dipole.train()
    running_loss = 0
    for descriptor, property in trainval_loader_dipole:
        optimizer_dipole.zero_grad()
        outputs = model_dipole(descriptor)
        loss = criterion_dipole(outputs[:, 0], property)
        loss.backward()
        optimizer_dipole.step()
        running_loss += loss.item()
    train_losses_dipole.append(running_loss / len(trainval_loader_dipole))

plt.plot(train_losses_dipole)
plt.title("Dipole moment Training Loss")
plt.show()

4️⃣ 転移学習で HOMO-LUMO gap を予測

モデルの複製と層の固定

Dipole moment の学習済みモデルをコピーし、最終層のみ学習可能にしました。

import copy
model_gap = copy.deepcopy(model_dipole)

for param in list(model_gap.parameters())[:-1]:
    param.requires_grad = False

optimizer_gap = Adam([list(model_gap.parameters())[-1]], lr=0.001)
criterion_gap = nn.MSELoss()

学習と評価

HOMO-LUMO gap の学習と検証を実施し、学習曲線を確認。

train_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[train_data.index], train_data['HOMO-LUMO gap'])
valid_data_gap = MoleculeDataset(descriptor_df.loc[valid_data.index], valid_data['HOMO-LUMO gap'])
train_loader_gap = DataLoader(train_data_gap, batch_size=32, shuffle=True)
valid_loader_gap = DataLoader(valid_data_gap, batch_size=32)

train_losses_gap = []
valid_losses_gap = []

for epoch in range(1000):
    model_gap.train()
    running_loss = 0
    for descriptor, property in train_loader_gap:
        optimizer_gap.zero_grad()
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:, 0], property)
        loss.backward()
        optimizer_gap.step()
        running_loss += loss.item()
    train_losses_gap.append(running_loss / len(train_loader_gap))

    model_gap.eval()
    running_loss = 0
    for descriptor, property in valid_loader_gap:
        outputs = model_gap(descriptor)
        loss = criterion_gap(outputs[:, 0], property)
        running_loss += loss.item()
    valid_losses_gap.append(running_loss / len(valid_loader_gap))

plt.plot(train_losses_gap, label='Training loss')
plt.plot(valid_losses_gap, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.title("HOMO-LUMO gap Training/Validation Loss")
plt.show()

決定係数（R²）で性能評価

from sklearn.metrics import r2_score

y_train_true = train_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_valid_true = valid_data['HOMO-LUMO gap'].values
y_test_true = test_data['HOMO-LUMO gap'].values

y_train_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[train_data.index].values)).detach().numpy()[:, 0]
y_valid_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[valid_data.index].values)).detach().numpy()[:, 0]
y_test_pred = model_gap(torch.Tensor(descriptor_df.loc[test_data.index].values)).detach().numpy()[:, 0]

print("Train R^2 Score:", r2_score(y_train_true, y_train_pred))
print("Valid R^2 Score:", r2_score(y_valid_true, y_valid_pred))
print("Test R^2 Score:", r2_score(y_test_true, y_test_pred))

5️⃣ まとめ

今回の取り組みで以下を実現しました：
✅ 化学記述子データから物性を予測する PyTorch モデルを構築
✅ Dipole moment モデルを転移学習し、HOMO-LUMO gap の予測に応用
✅ 転移学習による層固定の効果を確認し、効率的な学習を実践

この手法は、他の化学的物性（溶解度、密度、屈折率など）への応用や、より高度な転移学習の研究 にもつながるアプローチです。

もしこの内容をさらにブラッシュアップしたブログ記事本文や図の作成、コードの整形が必要であれば、遠慮なくお知らせください！

user:

はい、ありがとうございました。

assistant:

こちらこそ、最後までお付き合いいただきありがとうございました！
とても良いテーマで、化学データ×機械学習の実践例として価値の高い内容だったと思います。

またブログの本文作成、コードの整形、図表化、補足説明の追加など必要があれば、いつでもお声かけください。
次のプロジェクトや別テーマのご相談もお待ちしています！

引き続きよろしくお願いします 😊🚀

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化学記述子から物性予測へ：PyTorchで回帰モデル＆転移学習を試す

user:

assistant:

1. Google ドライブをマウント

2. データの保存ディレクトリを指定

3. CSV ファイルの読み込み

用途と想定されるデータ

user:

assistant:

1. 必要なモジュールのインポート

2. カスタムデータセット MoleculeDataset の定義

3. __init__ メソッド（データセットの初期化）

4. __len__ メソッド（データセットの長さを取得）

5. __getitem__ メソッド（インデックス指定でデータを取得）

6. DataLoader との組み合わせ

まとめ

user:

assistant:

1. 必要なモジュールのインポート

2. 1000 化合物をランダムに選び出す

3. 残りのデータをテストデータとする

4. 1000 化合物をさらにトレーニングデータと検証データに分割

データ分割の結果

このコードの目的

まとめ

user:

assistant:

1. 必要なモジュールのインポート

2. モデルの定義

3. __init__ メソッド（ネットワーク構造の定義）

4. forward メソッド（順伝播）

5. モデルの特性

6. 使用例

7. 追加の改善点

まとめ

user:

assistant:

1. 必要なモジュールのインポート

2. モデル・オプティマイザ・損失関数の定義

3. データセットと DataLoader の定義

4. 学習ループ

5. バッチ学習

6. 学習曲線のプロット

まとめ

user:

assistant:

1. モデルの準備

2. データセットと DataLoader の準備

3. 学習ループ

3.1. 訓練データでの学習

3.2. 検証データでの評価

4. 学習・検証損失のプロット

5. モデルの評価

まとめ

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1. モデルの準備

2. 転移学習の設定

3. データの準備

4. 学習ループ

4.1. 訓練データでの学習

4.2. 検証データでの評価

5. 学習曲線の可視化

6. モデルの評価

まとめ

なぜ転移学習を使うのか？

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化学データを用いた機械学習モデルの構築と転移学習のまとめ

1. データの準備

2. ニューラルネットワークモデルの構築

3. Dipole Moment の回帰モデルの学習

4. HOMO-LUMO gap 予測への転移学習

5. HOMO-LUMO gap 予測モデルの学習

6. モデルの評価

まとめ

1. Dipole moment の回帰モデルを構築

2. HOMO-LUMO gap 予測モデルを転移学習

3. 学習・評価

今後の展開

2. カスタムデータセット `MoleculeDataset` の定義

3. `init` メソッド（データセットの初期化）

4. `len` メソッド（データセットの長さを取得）

5. `getitem` メソッド（インデックス指定でデータを取得）

6. `DataLoader` との組み合わせ

3. `init` メソッド（ネットワーク構造の定義）

4. `forward` メソッド（順伝播）