DeePMD-kit的安装与环境激活 DeePMD-kit训练的数据集准备 AIMD轨迹的准备 利用dpdata生成数据集 数据最终准备 json文件的准备 模型训练与测试 模型训练 训练情况的查看 冻结模型 模型的测试 模型的使用 DeePMD-kit的相关资源 下面列举一些可能用得到的资源/网址: Github网站:GitHub - deepmodeling/deepmd-kit: A deep...
需要先进入DeePMD环境:module avail查看可用软件列表(确定DeePMD-kit版本),module load anaconda3 进入python环境,conda activate deepmd-2.2.9-gpu 进入DeePMD-kit环境(这里要注意与module avail查看的名称一致,否则计算报错)。然后进行数据转换:在终端输入 python3 回车、import dpdata 回车、data=dpdata.LabeledSystem('...
01.train: 包含DeePMD-kit配置示例input.json data:包含 DeePMD-kit 训练/验证数据的示例 2. 数据转换: 在我们平时的计算中,一般使用的市VASP进行计算,得到的计算结果的输出文件为OUTCAR,这个文件类型是不能直接进行DeePMD-kit训练的,所以首先要将OUTCAR文件转化为DeepMD-kit数据格式并保存在data目录当中。我们使用如...
软件的使用上,DeepMD-kit上手容易,官网、知乎、蔻享学术上都有相应的教程,依葫芦画瓢任务就跑起来了。开发者最初提供的dpdata没有离线安装包,在数据转换和处理上对我来说很不方便,但是开源又给了我学习的机会,编程小白的我从github的源代码中学习了提取和转换数据的方法,开始学会自己造轮子。在这个过程中很多...
首先,确保你已经在Linux系统(我使用的是Mac终端)上做好准备。DeePMD-kit提供了离线、conda和docker三种安装方式,这里我将重点介绍使用conda安装。推荐使用Miniconda,因为它的安装过程相对简单。从Miniconda官网下载适用于MacOS的bash版本安装包,然后在终端运行下载的安装程序。安装过程中,会询问你是否接受...
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...
依托Python社区打包工程的发展,如PEP-517、PEP-518、PEP-621等规范的通过,以及setuptools、pip、wheel、build、auditwheel等工具的定位,DeePMD-kit在两年前已经采用scikit-build实现pip安装,并使用cibuildwheel构建轮子,并上传至pypi。然而,此前使用pip install deepmd-kit并非最佳实践,原因在于存在一些...
DeePMD-kit的v2.0.0版本发布了重大升级,作为AI+分子模拟领域的领导者,新版本为开发者提供了更灵活的硬件支持和丰富的模型架构,同时,显著提升了训练和推断的效率。特别是DP模型压缩技术,对推断速度提升了一个数量级。本文将深入解析DP压缩训练,它进一步优化了模型训练效率,为用户使用DP带来了更流畅...
DeePMD-kit是一种基于机器学习的分子动力学模拟方法,该方法是通过使用从头计算得到的数据对深度神经网络模型进行训练,从而得到通用的多体势能模型(DP模型)。由于其是基于第一性原理,而具有媲美量子力学的精度。其计算效率高,比第一性原理计算至少快5个数量级。目前DP模型已成功应用于水和含水体系,金属和合金,高熵陶...