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...
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 = '../../model/se_e2_a/water-14000.pb' # 数据集的路径,数据集可以是deepmd的标准格式或者VASP system_path = '../../data/water/data_0' max...
熟悉 ener 模式的小伙伴们都知道,DeePMD-kit 由一个 embedding network 和一个 fitting network 组成。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...
DeePMD-kit训练流程 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(dp...
6. **数据集的构建**:为了训练MLPs,需要构建一个包含大量电子结构计算数据的数据集,这些数据覆盖了...
对于该任务,参与者需要在给定的数据集上使用DeePMD-kit包对DeePMD模型进行训练,然后对训练过程进行改进和分析。更具体地说,该任务可以分为3个步骤 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。
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。在其中一个文件夹下执行 python extract_final_dataset.py 生成deepmd文件夹。 冻结模型生成力场参数文件 dp freeze -o params.pb...
参赛选手需要在给定的数据集上,使用DeePMD-kit对DeePMD模型进行训练,并对训练过程进行改进和分析,通过高性能优化提升训练速度。在这一过程中,参赛大学生能够对DeePMD-kit的模型构建过程和AI+Science+HPC新范式建立直观认识。 对于AI+Science+HPC新范式的本质需求,张林峰认为是人才和生态。因为新范式需要HPC、科学计算、...
(1)已有的旋转性、平移性等在病毒或者药物分子上可能不再适用,需要有模型突破;(2)模型训练的数据...
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