DeepMD-kit有CPU和GPU两个版本,根据自己需求选择对应的版本 在终端输入以下命令即可: GPU版本: conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*gpu libdeepmd=*=*gpu lammps cudatoolkit=11.6 horovod -c https://conda.deepmodeling.com -c defaults CPU版本: conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*cpu libdeepmd=...
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_nframe_each = 10 type_map = ["O", "H"]...
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...
用户可以按照说明书安装Python接口和C++接口,手动安装DeePMD-KIT的难度相对较大。将DeePMD-KIT与LAMMPS、i-PI或GROMACS配合使用时,C++接口是必需的。有三种安装模式可以选择:离线安装、conda安装、docker安装。 一、conda安装 安装CPU版本的DeePMD-kit和LAMMPS: ...
接下来我们进入训练阶段,我们先简单介绍一下DeePMD-kit模型训练流程: 其中主要的两层神经网络: 1、Embedding netGi:将包含原子坐标信息的矩阵Ri转化成具有平移、旋转等对称性的描述子D; 2、Fitting netN:将描述子D映射为体系能量Ei。 话不多说我们直接开始输入脚本input.json的配置环节,大家是不是还有没从被INCAR...
点开安装教程前,是不是已经做好了看一篇万字长文的心理准备。DP君既然可以教会大家5分钟setup一个DeePMD-kit训练,就一定要教会大家如何在5分钟内学会安装DeePMD-kit。下面介绍安装方法及注意事项: 一、conda安装 安装conda后,使用以下命令安装GPU版: conda install deepmd-kit=*=*gpu lammps-dp=*=*gpu -c deep...
如有需要,参见https://deepmd.readthedocs.io/en/master/use-deepmd-kit.html#prepare-data。 JSON 修改 准备好数据后,我们需要修改 json 文件。首先需要修改fitting_net。根据拟合的类型不同,将type字段修改为dipole或polar(注意:global_polar模式已经融入polar模式中)。
你好,想请教一下deepmdkit保存中间轮次的模型啊,因为我发现根据它的教程来训练,保存的始终是最新的模型,而存在最新模型的loss没有之前的模型低的情况,那我想要保存一个在训练过程中loss最小的模型怎么办 2022-03-27 回复1 文章被以下专栏收录 DeepModeling系列教程 用于介绍DeepModeling社区的相关教程 推荐阅读...