DeePMD-kit是一个强大的开源软件包,它使用被称为深度势能模型(DeepPotential,简称DP)的机器学习势能(MLP)来促进分子动力学模拟。该软件包于2017年发布,并广泛应用于物理学、化学、生物学和材料科学领域,用于研究原子尺度体系。DeePMD-kit的当前版本提供了许多先进功能,如DeepPot-SE模型、基于注意力机制的描述符、混合...
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...
需要先进入DeePMD环境:module avail查看可用软件列表(确定DeePMD-kit版本),module load anaconda3 进入python环境,conda activate deepmd-2.2.9-gpu 进入DeePMD-kit环境(这里要注意与module avail查看的名称一致,否则计算报错)。然后进行数据转换:在终端输入 python3 回车、import dpdata 回车、data=dpdata.LabeledSystem('...
DeePMD-kit和DP-Gen安装啦啦黑还黑 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1.3万 15 56:14 App DP-GEN machine.json输入文件配置 10.3万 35 01:37 App 将军:我看DeepSeek是相思了 120.7万 808 01:53 百万播放 App 当我问Deepseek要核弹发射密码,结果... 1.1万 2 31:54 App GPU超算上...
幸运的是，DeePMD-kit 同时支持对 global label、atomic label 的拟合，也支持对多个 label 类型不同的体系同时拟合。类似于ener模式，我们需要提供coord.raw，type.raw，box.raw。此外，我们还需要根据拟合的 tensor 类型和该系统的 label 类型，提供dipole.raw或是atomic_dipole.raw（类似的，提供polarizability.raw...
DeePMD-kit是一种基于机器学习的分子动力学模拟方法,该方法是通过使用从头计算得到的数据对深度神经网络模型进行训练,从而得到通用的多体势能模型(DP模型)。由于其是基于第一性原理,而具有媲美量子力学的精度。其计算效率高,比第一性原理计算至少快5个数量级。目前DP模型已成功应用于水和含水体系,金属和合金,高熵陶...
在json文件中，修改fitting_net的type字段为dipole或polar，根据数据类型选择atomic_前缀。训练时，数据集准备就绪后即可进行。tensor模式的网络架构与ener模式不同，后者考虑能量、力和体积的有监督拟合，而tensor模式仅关注对Tensor标签的拟合。DeePMD-kit通过在embedding网络保持不变的情况下调整fitting network...
2. DeePMD-kit[3] 2.1 框架 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...
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...
登录服务器默认在base环境下,此时跑deepmd是会报错的,需要用 conda activate deepmd 激活环境,才可以运行。另外可以用 conda deactivate 取消被激活的环境,回到base。 DeePMD-kit训练的数据集准备 AIMD轨迹的准备 一般情况下数据集是通过对体系在不同条件下进行AIMD模拟来准备的,比如利用VASP可以用如下INCAR文件来进行一...