Deepmd-kit inference教程 文章中的代码和模型已放在github.com/Angel-Jia/dp-tutorial/blob/main/deepmd/tutorial/model_descriptor_inference.ipynb 运行本教程需要安装deepmd-kit deepmd-kit安装介绍: import dpdata from deepmd.infer import DeepPot import numpy as np # 训练好的模型路径 model_path = '../.....
在 ener 模式中,embedding network 负责将原始数据(coordinate)编码成一系列特征并输入到 fitting network,后者从这些特征中学习出 energy function 的表示。在 tensor 模式中,embedding network 是保持不变的,有所变化的是 fitting network:DeePMD-kit 使用了一个改进版本的全连接网络,使得在保持输入不变的情况下调整了...
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,会询问你是否接受许...
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,数据转换快捷方便。例如,将OUTCAR中的1000步MD结果转化为npy格式,分成训练集和测试集。 模型训练阶段,核心是Embedding net和Fitting net...
在Linux服务器上使用任何Python为基础的程序包都建议在Anaconda的基础上进行,包括DeePMD-kit,DP-GEN以及...
DeePMD-kit团队在原有模型压缩的基础上,推出了Compressed Training功能。只需在训练指令中添加特定参数,即可利用预压缩的模型graph-compress.pb作为初始模型,大幅减少可学习参数,从而实现快速训练。压缩训练在某些情况下,比如小体系,可实现训练速度3倍以上的提升,减少了微调过程。Compressed Training分为...
在DeePMD-kit的发展历程中,安装难题曾是新手们的噩梦。2019年,开发者通过一系列优化,将安装流程大大简化。首先,v1版本引入Python接口与C++接口的解耦,通过`pip`一键安装,用户只需预先安装scikit-build和cmake,然后调用`dp -h`即可使用Python接口。然而,遇到PEP-518的包隔离问题后,开发者通过trick...
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...
张雨佳:深度学习训练(DeePMD-kit 之NVNMD模型训练) + NVNMD上机实战(逐步操作教程) 680 -- 59:52 App Sunny Gupta:DeePMD用于锂电研究的Nature Communications论文分享 1069 -- 45:44 App 王晓旭:AI for Science时代电池研发自动化设计与实践平台:Piloteye浏览...