这个打印和保存频率设置在上述训练参数中,"disp_freq":1000,"save_freq":10000,可以根据自己习惯进行修改。同时,训练和测试误差显示在文件 lcurve.out 中,打开lcurve.out文件我们可以看到如下信息: 从上图中可以看到,lcurve.out文件一共包含8列,从左到右每一列分别代表:训练步长、验证损失、训练损失、能量的训练...
首先，数据准备阶段，包括数据下载和格式转换。数据集通常来源于VASP的AIMD模拟结果，解压后会得到多个文件夹，其中包含特定帧数的OUTCAR格式数据。接下来，利用dpdata工具进行数据格式转换，将原始OUTCAR格式数据转换为DeePMD-kit可读的压缩格式，生成训练和验证数据集。其次，模型训练阶段。配置文件是训练的核心...
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文件来进行一段在500K下恒温的AIMD【金属Na体系】 #Basic sets SYSTEM = Na_metal PREC = normal ISYM=0 #Dynamic parameters IBRION = 0 SMASS = 0 POTIM = 0.5 #unit:...
一、安装DeepMD-kit安装Anaconda，可通过下载并执行相应脚本来完成。使用conda命令安装deepmd-kit v2.0.0，注意根据GPU型号选择合适的CUDA Toolkit版本（本文中选择10.1），并确保NVIDIA驱动版本较高，避免因版本不一致导致的错误。二、使用DeepMD-kit先安装dpdata。使用`script.py`脚本（源自dpdata的GitHub...
构建酸与128个水分子的体系,用DFTB2模拟得到一系列结构,并用 BLYP-D3/TZV2P 重新计算,得到初始训练集。接着,受到DP-GEN[3]的启发,通过同步学习流程迭代生成模型,其中训练步用DeePMD-kit[2]训练DP模型,探索步LAMMPS+DeePMD-kit+PLUMED进行伞形采样模拟,标签步用CP2K计算能量和力。用最终的模型计算自由能。