运行本教程需要安装deepmd-kit和dpdata deepmd-kit安装介绍:https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit dpdata支持从vasp, lammps, deepmd, Amber, cp2k等软件读取输入数据,安装介绍可参考:https://github.com/deepmodeling/dpdata 本篇教程的内容可以参考代码注释:https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit/blob/...
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX后面是指定安装位置,安装前注意安装位置,别安装到系统环境里面去了,不然后期升级DeePMD-kit的版本都不好升级。 make && make install make lammps 这时候目录下会有一个USER-DEEPMD,将这个文件夹cp到lammps的src目录下。 Lammps编译 cp /xx/lammps-29Aug2024/lib/gpu vim Makefile.mpi 如...
DeePMD-kit的安装可以详见Github的网站,这里给出了很多种安装方式的选择 我选择的是通过conda来安装。点进“conda”的超链接进入新的界面可以看到如下的具体安装指令 我选择了CPU的版本,也就是直接在Linux上(提前安装好Anaconda)输入 conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*cpu libdeepmd=*=*cpu lammps -c https...
DeePMD-kit支持CPU和GPU版本，根据个人需求选择。在终端运行相应命令安装。若需指定版本，替换命令中的*号为版本号。例如，要安装2.1.1版本，相应命令为：GPU版本：CPU版本：安装过程中，可能会遇到问题。为解决这类问题，推荐访问DeePMD-kit官方文档或使用conda-forge channel，执行特定命令以优化安装流程。
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...
以上只是分享了一些DeepMD-kit框架的构建思想,分子动力学仿真领域还有很多框架和思想值得学习挖掘,比如为了增强模型对物理场景分布的覆盖,需要在训练的过程中随机采样,生成数据让模型做出预测,预测的不准,就把数据加入训练集继续训练,这个操作是包装了DeepMD-kit的另外一个框架DeepGen做的内容,以后有时间再总结一下其中的...
Science布道师的一个岗位,看了下JD,个人认为还是很感兴趣的,于是就投递了简历,在整个面试过程中,面试官都非常nice,我写这个文章就是因为二面的时候,面试官给留了一个小作业,就是安装并跑通DeePMD-kit,并把步骤心得形成一个文档,那我就在知乎上发个贴吧,适合小白入门(我也是小白,所以感觉自己的安装教程比较适合...
conda install deepmd-kit=*=*gpu lammps-dp=*=*gpu -c deepmodeling 之后运行`dp -h`或`lmp -h`即可调用DeePMD-kit或LAMMPS。 为了节约人力,DP开源社区将conda包的编译过程搬到了GitHub上,使用Azure Pipeline自动编译。同时,DP开源社区也将DeePMD-kit提交到了conda-forge开源社区中,并积极推动着conda-forge社区...
DeePMDkit的安装现在可以在5分钟内完成，主要得益于以下优化措施：Python接口与C++接口的解耦：通过pip一键安装Python接口，用户只需预先安装scikitbuild和cmake。调用dp h即可使用Python接口，简化了安装流程。解决PEP518的包隔离问题：开发者通过特殊技巧解决了TensorFlow的查找问题，进一步提升了安装的便利性。