此次的例子是通过使用 VASP 对气相甲烷分子进行从头算分子动力学 (AIMD) 模拟产生的。 解压后可以得到三个文件夹: 00.data 01.train 02.lmp 其中: 00.data: 包含训练数据 01.train: 包含使用 DeePMD-kit 训练模型的示例脚本, 02.lmp: 包含用于分子动力学模拟的 LAMMPS 示例脚本。 (2)转换数据格式 利用dpdata...
第一步:利用VASP跑分子动力学,得到结果文件OUTCAR,作为准备好的数据集,其中包含不同点对应的原子坐标、原子间受力、能量等信息。 第二步:在DeePMD环境下对数据集OUTCAR进行数据转化,借助dpdata程序实现(https://github.com/deepmodeling/dpdata/),可以直接输入命令处理,也可写成脚本,利用脚本(dpslice.py)对数据集...
(一)转换VASP的OUTCAR文件为DeePMD-KIT数据 首先切换到如下目录: $deepmd_source_dir/examples/data_conv 使用以下python脚本转换数据: import dpdata 其中,get_nframes()提取OUTCAR中的帧数,参数set_size 强制要求集合大小等于体中系的帧数,也就是说只创建了一个集合;npy是指numpy压缩格式,即DeePMD-kit训练所用的...
1. 一万个原子左右的VASP-MD根本算不动 2. 感觉可以设计不同掺杂浓度的体系作为训练集，比如DP-GEN...
DeePMD-kit的数据转换(一) dpdata程序可以直接将数据从第一性原理的输出格式转换为DeePMD-KIT格式,安装命令如下: pip install dpdata (一)转换VASP的OUTCAR文件为DeePMD-KIT数据 首先切换到如下目录: $deepmd_source_dir/examples/data_conv 使用以下python脚本转换数据:...
3. 使用DP-GEN和DEEPMD-kit 训练力场。 DPGEN 需要两个文件,PARAM配置文件、MACHINE配置文件 PARAM配置文件包含DP-GEN参数、DeepMD-kit参数、LAMMPS参数、VASP参数。 深度学习势能知乎专栏 4. DeepMD-kit重新训练力场 将DPGEN探索的结构和初始集合并到一个数据集中,四次迭代后,DPGEN会重新训练力场。在其中一个文件...
DeePMD-kit的数据转换(二) (一)读取数据 类dpdata.MultiSystems可以从可能包含不同系统的许多文件的目录中读取数据,也可以从包含不同系统的单个xyz文件中读取数据。 使用dpdata.MultiSystems.from_dir从目录中读取,dpdata.MultiSystems将递归地遍历该目录并查找具有特定文件名的所有文件,支持dpdata.LabeledSystem支持的...
首先，数据准备阶段，包括数据下载和格式转换。数据集通常来源于VASP的AIMD模拟结果，解压后会得到多个文件夹，其中包含特定帧数的OUTCAR格式数据。接下来，利用dpdata工具进行数据格式转换，将原始OUTCAR格式数据转换为DeePMD-kit可读的压缩格式，生成训练和验证数据集。其次，模型训练阶段。配置文件是训练的核心...
进行DeePMD-kit训练前，首先了解训练流程。准备数据阶段，新手可能缺乏现成数据，因此建议使用DeePMD-kit官方教程提供的示例数据进行测试。下载数据时使用wget命令，若系统未安装，参照链接安装。解压数据后，将VASP计算结果输出的OUTCAR文件转化为DeepMD-kit可使用的数据格式。转换使用特定命令，data目录下会生成...
12、整个网络同样由全联接网络组成并使用tanh作为网络的激活函数。通过将d和n结合,deepmd-kit模型可以通过拟合从vasp、quantumespresso和pwmat等科学计算软件生成的第一性原理数据来实现第一性原理精度。原子i的力操作在反向传播过程中获得(如图1(f)所示)表示为: ...