DeePMD-kit是一个开源软件包,用于利用神经网络势能进行分子动力学(MD)模拟。该软件包于2017年首次发布^{29} ,自那以后经历了快速发展,并得到了许多开发者的贡献。DeePMD-kit实现了一系列被称为深度势能(DP)模型的MLP模型^{9,10,51-54} ,已被广泛应用于物理学、化学、生物学和材料科学等领域,用于研究各种原子...
DeePMD-kit是一款用深度学习做分子动力学模拟的开源软件包,通过神经网络拟合第一性原理的计算结果来完成精确的量子化学计算,并可以配合分子动力学软件来完成最终的分子动力学模拟。 DeePMD-kit使用的神经网络比较小,计算速度非常快,并且可以保持第一性原理的计算精度,此外模型的设计使其能更好地进行分布式计算,因此可以完...
关注“深势科技”DeepModeling,学习更多相关视频, 视频播放量 20791、弹幕量 15、点赞数 351、投硬币枚数 232、收藏人数 600、转发人数 225, 视频作者 啦啦黑还黑, 作者简介 世事如棋,乾坤莫测,笑尽英雄,相关视频:GPU超算上DeePMD-kit与dpgen的详细使用,DP-GEN machin
DeePMD-kit是一个利用深度学习进行精确量子化学计算和分子动力学模拟的开源软件工具。它通过神经网络模拟第一性原理计算，以高效的速度保持高精度，特别适合大规模分布式计算。深势科技团队凭借DeePMD-kit在高性能计算领域取得了显著成就，包括获得戈登贝尔奖和入选中国/世界十大科技进展。系列教程将详细介绍DeePMD...
DeePMD-kit包括三部分:1) 用于计算作用力、描述符和作用力的C++库,包括与TensorFlow的接口和第三方MD包;2) 使用TensorFlow的训练和测试程序;3) 对于LAMMPS和i-PI的支持。 一个完整的模拟过程包括以下步骤:1) 对于给定的系统,DeePMD-kit先将AIMD计算得到的数据转化为一种自定义的文件格式,其中包括原子的坐标以及原子...
前段时间,我们发布了DeePMD-kit的在线和离线安装教程。当时并未详细介绍它的功能。神经网络势在之前介绍过。通过结构描述符提取每个粒子所处的原子环境信息,作为输入(input)进入到训练好的神经网络中,从而算出系统的能量。训练自DFT的计算结果,神经网络势的精度与DFT不相上下,但是速度快了几十倍;同时给如何有效地描述...
DeePMD-kit，一款用于深度势能训练的工具，对于新手来说，可能需要更多的用户友好的教程。DP君将简化介绍其5分钟内的基础设置流程。训练流程简单明了，只需三步：准备DFT计算结果的数据，将其转化为DeePMD-kit能识别的格式，然后进行模型训练并保存参数到文件。 数据处理借助dpdata，一招在手，数据转换快...
DeepMD-kit的安装提供了离线、conda和docker三种方式供选择，本文将重点介绍使用conda安装DeepMD-kit的过程。在开始之前，确保您的Ubuntu系统已经安装了conda。如果没有，可以通过访问conda官网或使用以下命令下载并安装：cd 到您选择的目录，并运行以下命令安装conda：一旦conda成功安装，打开.bashrc文件，并在...
DeePMD-kit 是围绕深度学习分子模拟方法DeepPotential开发的开源科学软件包。发布一年多以来,DeePMD-kit已被国内外多个研究组使用,涉及物理、化学、材料等多个领域。由于应用与开发需求的不断增加,我们决定定期开展使用交流会。在本次交流会上我们将发布和介绍DeePMD-kit v1.0版本和基于DeePMD-kit开发的力场生成软件DP-GE...