三维旋转、平移和镜像E（3）群的等变卷积神经网络。
e3nn的Python项目详细描述
e3nn公司
E（3）是维度3中的Euclidean group。这是一组旋转，平移和镜像。
e3nn是一个pytorch库，旨在创建E（3）等变neural^{str1}$n网络。在
安装
安装pytorch_geometric后，运行命令：
pip install e3nn
要获取CUDA内核，请阅读INSTALL.md中的说明。在
示例
fromfunctoolsimportpartialimporttorchfrome3nnimportKernel,rsfrome3nn.non_linearities.normimportNormfrome3nn.non_linearities.rescaled_actimportswishfrome3nn.point.operationsimportConvolutionfrome3nn.radialimportGaussianRadialModel# Define the input and output representationsRs_in=[(1,0),(2,1)]# Input = One scalar plus two vectorsRs_out=[(1,1)]# Output = One single vector# Radial model: R+ -> R^dRadialModel=partial(GaussianRadialModel,max_radius=3.0,number_of_basis=3,h=100,L=1,act=swish)# kernel: composed on a radial part that contains the learned parameters# and an angular part given by the spherical hamonics and the Clebsch-Gordan coefficientsK=partial(Kernel,RadialModel=RadialModel)# Create the convolution moduleconv=Convolution(K(Rs_in,Rs_out))# Module to compute the norm of each irreducible componentnorm=Norm(Rs_out)n=5# number of input pointsfeatures=rs.randn(1,n,Rs_in,requires_grad=True)in_geometry=torch.randn(1,n,3)out_geometry=torch.zeros(1,1,3)# One point at the originout=norm(conv(features,in_geometry,out_geometry))out.backward()print(out)print(features.grad)
等级制度
e3nn包含库e3nn/o3.pyO（3）不可约表示e3nn/rsh.py实球谐函数e3nn/rs.py几何张量表示e3nn/image包含体素的线性运算e3nn/point包含点的线性运算e3nn/non_linearities非线性操作
examples简单的脚本和实验
引用
版权
欧几里得神经网络（e3nn）版权所有（c）2020 加州大学，通过劳伦斯伯克利国家实验室 （以收到美国能源部要求的任何批准为准）， 洛桑联邦理工学院（EPFL），柏林自由大学 还有克什蒂安·拉契夫斯基。版权所有。在
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