因为 dpgen init_bulk 读取结构信息的格式是POSCAR(VASP)和STRU(ABACUS)两种,只要通过 from_poscar 参数和 from_poscar_path参数确定结构信息就可以,因此这个参数没有设置的必要。 5. super_cell:做分子动力学需要超胞,这里写超胞的尺寸。比如[2,2,2]表示沿着xyz方向扩胞。 6. from_
dpgen init_bulk PARAM [MACHINE] 其中MACHINE文件是可选的。 一、如果存在该文件,那么提交optimization或者MD任务时,程序会从中读取相关参数。init_bulk型任务在PARAM文件中分为四步: 1. 结构优化,工作文件夹是0.place_ele; 2. 微扰和标定,工作文件夹是01.scale_pert; 3...
接下来的例子也是在 DP-GEN管理节点-LBG_DP-GEN_0.10.4_v1 的节点上完成的。 init有两个子命令,一个是init_bulk,另一个是init_surf,顾名思义,根据体系是bulk还是surface来选择使用二者之一。 这里以Li-Si晶体结构为例,讲解init_bulk的用法。你可以在完成后进一步尝试init_surf构建表面体系的初始数据集。 ini...
请教老师们，在使用DP-Gen产生初始数据集（即dpgen init_bulk）时，出现了如下报错，说我的poscar文件...
argument path: init_bulk_jdata/cell_type Specifying which typical structure to be generated. Options include fcc, hcp, bcc, sc, diamond. super_cell: type: list[int] argument path: init_bulk_jdata/super_cell Size of supercell. from_poscar: type: bool, optional, default: False argument path...
init_bulk : 生成bulk体系的初始数据; init_surf : 生成表面材料的初始数据; run : 深度生成器的主程序; test: 深度势的自动测试; db: 收集DP-GEN的数据。 可以通过下面的脚本检查json合理性。 import json#Specify machine parameters in machine.jsonjson.load(open("machine.json...
init_bulk过程: 数据集准备:收集并整理初始数据集。 文件结构管理:确保文件组织有序,便于后续处理。 中断重启:在遇到中断时,知道如何恢复运行。 run过程: 迭代训练:每个迭代包含训练步骤,用于优化势函数。 模型偏差评估:评估当前势函数的偏差,指导后续优化。 力场参数生成:基于训练结果生成新的力场参数。 输出文件分析...
网络上的公开资料主要通过AIMD和DP-GEN的init_bulk、init_surf等方法获取训练集，与我已有的计算数据差别...
dpgen -h Workflows and usage DP-GEN contains the following workflows: dpgen run: Main process of Deep Potential Generator. Init: Generating initial data. dpgen init_bulk: Generating initial data for bulk systems. dpgen init_surf: Generating initial data for surface systems. ...
DeepModeling --- Version: 0.2.0 Path: /home/wanghan/.local/lib/python3.6/site-packages/dpgen-0.1.0-py3.6.egg/dpgen Date: Aug 13, 2019 usage: dpgen [-h] {init_surf,init_bulk,run,test,db} ... dpgen is a convenient script that uses DeepGenerator to prepare initial data, drive D...