Install LAMMPS's DeePMD-kit module Build DeePMD-kit with GPU support Use DeePMD-kit Prepare data Train a model The DeePMD model The DeepPot-SE model Freeze and test a model Run MD with Lammps Include deepmd in the pair style Long-range interaction ...
本项目为 DeePMD-kit 的 PaddlePaddle 版本,修改了部分代码,使其可以以 PaddlePaddle(GPU) 为后端进行训练、评估、模型导出、LAMMPS 推理等任务。案例支持情况如下所示。 exampleTrainTestExportLAMMPS water/se_e2_a✅✅✅✅ spin/se_e2_a✅✅✅TODO ...
1 、工作下载DeePMD-kit的源代码,完成编译和安装。然后在给定的系统上训练三种模型,使它们的基线(baseline)被分别优化。 2、深入研究DeePMD-kit 训练部分代码的实现,并对其进行改进,以加快gpu上的训练过程。 3 、对改进进行分析,提交修改后的代码,并提供详细的报告,包括对DeePMD-kit的了解,具体的优化方法和改进。
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进行数据格式转换,将OUTCAR格式转换为DeePMD-kit 的压缩格式 将以下命令复制到一个新的python脚本中:vi trans.py(我这里叫做trans.py),并将脚本放入00.data文件夹中,运行pytho...
现在,DeePMD-kit v1.0.0已成功安装。下一期将介绍如何用DP编译LAMMPS TensorFlow 安装 最新版本的 TensorFlow 要求 GLIBC 2.17 以上,尽管推荐做法是找一台最新系统的机子,但是有时候系统的类型不是由自己决定的,通常又没有root权限,又想在所有机子上都能运行 TensorFlow 。
DeepMD-kit有CPU和GPU两个版本,根据自己需求选择对应的版本: 在控制台输入对应的命令后会自动下载安装,安装过程会下载各种支持软件包,时间相对较长,耐心等待安装完成。 CPU版本: (base)$condacreate-ndeepmddeepmd-kit=*=*cpulibdeepmd=*=*cpulammps-chttps://conda.deepmodeling.org ...
Use DeePMD-kit In this text, we will call the deep neural network that is used to represent the interatomic interactions (Deep Potential) the model. The typical procedure of using DeePMD-kit is Prepare data Train a model Freeze the model Test the model Inference with the model Prepare data ...
下载安装包,合并如下: catdeepmd-kit-2.0.0-cuda11.3_gpu-Linux-x86_64.sh.0deepmd-kit-2.0.0-cuda11.3_gpu-Linux-x86_64.sh.1>deepmd-kit-2.0.0-cuda11.3_gpu-Linux-x86_64.sh 安装细节可参见下面的教程: https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit/blob/master/doc/install/install-from-source.md...
如果返回了conda版本号,表示已成功安装conda,接下来可以进行DeepMD-kit的安装。DeepMD-kit提供了针对CPU和GPU的两个版本,您可以根据需求选择合适的版本进行安装。通过在控制台输入对应的命令,系统会自动下载并安装所需的支持软件包,整个过程可能需要一些时间,请耐心等待。以下是CPU和GPU版本的安装命令:...
在这里,我们描述了 DeePMD-kit,这是一个用 Python/C++ 编写的包,旨在最大限度地减少构建基于深度学习的势能和力场表示以及执行分子动力学所需的工作。DeePMD-kit 的潜在应用范围从有限分子到扩展系统,从金属系统到化学键合系统。DeePMD-kit 与最流行的深度学习框架之一 TensorFlow 接口,使训练过程高度自动化和高效。