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[其它程序] Deepmd-kit 训练模型的适用体系大小问题咨询

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本帖最后由 wsmrt33 于 2024-7-8 14:55 编辑

各位老师好!关于 deepmd,我现在有一个训练好的模型 DNN.pb,它是利用一系列 256 个水分子的团簇数据训练出来的。由于 deepmd 是基于原子及其周围环境的描述符来训练,那是不是说也可以利用这个模型去预测比如 32、64 个水分子的团簇或更大的如 512、1024 个水分子的团簇的能量和力?

如果可以的话,是否直接像这样调用就可以:
  1. from deepmd.infer import DeepPot
  2. import numpy as np

  3. coord = np.load("coord_1024water.npy").reshape([1, -1])              # import coordinates of water cluster
  4. box = np.load("box.npy").reshape([1, -1])                                    # import box
  5. atype = np.load("type.raw")                                                               # import atom type list
  6. dp = DeepPot("DNN.pb")                                                                   # import model
  7. e, f, v = dp.eval(coord, box, atype)                                                     # get testing energy, force and virial
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还是说需要其它额外处理?


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 楼主 Author| 发表于 Post on 2024-8-31 21:23:31 | 只看该作者 Only view this author
朱雪刚 发表于 2024-8-25 09:29
理论上来说,有了dp势函数就可以计算构型的能量和力,不过以前的认知是在特定结构上进行计算,可以调用dpda ...

没有,只是自己好奇。

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发表于 Post on 2024-8-25 09:29:52 | 只看该作者 Only view this author
理论上来说,有了dp势函数就可以计算构型的能量和力,不过以前的认知是在特定结构上进行计算,可以调用dpdata或lammps。像你这样使用deepmd,倒是没见过,估计是有比较新的相关教程。可否把教程链接贴在这里供大家讨论学习。

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发表于 Post on 2024-8-25 09:29:47 | 只看该作者 Only view this author
理论上来说,有了dp势函数就可以计算构型的能量和力,不过以前的认知是在特定结构上进行计算,可以调用dpdata或lammps。像你这样使用deepmd,倒是没见过,估计是有比较新的相关教程。可否把教程链接贴在这里供大家讨论学习。

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