mMatformer

mMatformer

mMatformer 是一个基于 PyTorch 和 PyTorch Geometric 的独立 Matformer 实现，用于根据 CIF 晶体结构预测材料带隙。

代码保留了 Matformer 的主要组成部分，包括周期性晶体多重图、内嵌的92维元素描述符、径向基距离编码、多头门控注意力、残差节点更新、图级均值池化和回归头。代码使用 pymatgen 解析 CIF 并构建周期图，不依赖 DGL、JARVIS、torch_scatter 或原始 Matformer 仓库。

环境依赖

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pip install torch torch-geometric pymatgen numpy pandas openpyxl scikit-learn matplotlib tqdm

仅当 USE_OPTUNA = True 时需要安装 Optuna：

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pip install optuna

数据准备

在脚本所在目录中准备以下文件：

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mMatformer_v1.py
data.xlsx
cif/
|-- 1.cif
|-- 2.cif
|-- 3.cif

脚本读取 data.xlsx 的前两列：

第一列中的 1 对应 ./cif/1.cif。

使用方法

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python mMatformer_v1.py

脚本会自动完成 CIF 检查、周期图构建与缓存、固定的80/10/10训练集/验证集/测试集划分、目标标准化、模型训练、早停、评估和绘图。当 CUDA 可用时自动使用 GPU，否则使用 CPU。

所有结果保存在由 MODEL_NAME 和 RUN_VERSION 确定的目录中。按照默认设置，输出目录为：

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Matformer_v1/
|-- Matformer_best.pt
|-- figure/
|-- dat/
|-- table/
|-- log/
|-- split/
|-- cache/

输出内容包括训练集、验证集和测试集的 MAE、RMSE 与 R2，单独及合并奇偶图及其数据，RMSE 训练曲线及其数据，固定数据划分，按验证集 RMSE 选择的最佳模型权重和完整训练日志。

引用

原始 Matformer 文献：

• Yan K, Liu Y, Lin Y, et al. Periodic graph transformers for crystal material property prediction. Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, 35: 15066-15080

本工作：

论文正式发表后补充。