n2p2 - 神经网络势能包使用教程

项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/n2/n2p2

1. 项目介绍

n2p2（Neural Network Potential Package）是一个用于计算物理和化学中的高维神经网络势能的开源软件包。该项目旨在提供一个易于使用的工具，用于预测能量和力，适用于分子动力学模拟和其他计算物理应用。n2p2基于Behler-Parinello神经网络势能方法，支持多种对称函数和神经网络结构，适用于各种复杂的物理和化学系统。

2. 项目快速启动

2.1 安装

首先，克隆n2p2的GitHub仓库：

git clone https://github/CompPhysVienna/n2p2.git
cd n2p2

2.2 编译

使用CMake进行编译：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

2.3 运行示例

编译完成后，可以运行一个简单的示例来验证安装是否成功：

./src/nnp-predict -f examples/example_1/

该命令将使用预先训练好的神经网络模型来预测给定结构的能量和力。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 分子动力学模拟

n2p2可以与LAMMPS等分子动力学模拟软件结合使用，通过神经网络势能来加速模拟过程。以下是一个简单的LAMMPS配置文件示例：

pair_style nnp dir examples/example_1/
pair_coeff * *

3.2 数据集准备

在使用n2p2进行训练之前，需要准备一个包含原子坐标、能量和力的数据集。数据集的格式应符合n2p2的要求，通常包括以下几个文件：

• input.data: 包含原子坐标和能量信息。
• input.nn: 神经网络配置文件。

3.3 训练神经网络

使用以下命令进行神经网络训练：

./src/nnp-train -f examples/example_1/

训练完成后，可以使用训练好的模型进行预测。

4. 典型生态项目

4.1 LAMMPS

LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一个广泛使用的分子动力学模拟软件，n2p2可以作为LAMMPS的插件使用，提供高效的神经网络势能计算。

4.2 CabanaMD

CabanaMD是一个基于GPU的分子动力学模拟框架，n2p2可以与其结合使用，利用GPU加速神经网络势能的计算。

4.3 PyTorch

虽然n2p2本身不依赖于PyTorch，但用户可以使用PyTorch来实现自定义的神经网络结构，并将其与n2p2结合使用，以实现更复杂的势能模型。

通过以上步骤，您可以快速上手并使用n2p2进行高维神经网络势能的计算和应用。

n2p2 n2p2 - A Neural Network Potential Package 项目地址: https://gitcode/gh_mirrors/n2/n2p2

n2p2 - 神经网络势能包使用教程

项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/n2/n2p2

1. 项目介绍

n2p2（Neural Network Potential Package）是一个用于计算物理和化学中的高维神经网络势能的开源软件包。该项目旨在提供一个易于使用的工具，用于预测能量和力，适用于分子动力学模拟和其他计算物理应用。n2p2基于Behler-Parinello神经网络势能方法，支持多种对称函数和神经网络结构，适用于各种复杂的物理和化学系统。

2. 项目快速启动

2.1 安装

首先，克隆n2p2的GitHub仓库：

git clone https://github/CompPhysVienna/n2p2.git
cd n2p2

2.2 编译

使用CMake进行编译：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

2.3 运行示例

编译完成后，可以运行一个简单的示例来验证安装是否成功：

./src/nnp-predict -f examples/example_1/

该命令将使用预先训练好的神经网络模型来预测给定结构的能量和力。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 分子动力学模拟

n2p2可以与LAMMPS等分子动力学模拟软件结合使用，通过神经网络势能来加速模拟过程。以下是一个简单的LAMMPS配置文件示例：

pair_style nnp dir examples/example_1/
pair_coeff * *

3.2 数据集准备

在使用n2p2进行训练之前，需要准备一个包含原子坐标、能量和力的数据集。数据集的格式应符合n2p2的要求，通常包括以下几个文件：

• input.data: 包含原子坐标和能量信息。
• input.nn: 神经网络配置文件。

3.3 训练神经网络

使用以下命令进行神经网络训练：

./src/nnp-train -f examples/example_1/

训练完成后，可以使用训练好的模型进行预测。

4. 典型生态项目

4.1 LAMMPS

LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一个广泛使用的分子动力学模拟软件，n2p2可以作为LAMMPS的插件使用，提供高效的神经网络势能计算。

4.2 CabanaMD

CabanaMD是一个基于GPU的分子动力学模拟框架，n2p2可以与其结合使用，利用GPU加速神经网络势能的计算。

4.3 PyTorch

虽然n2p2本身不依赖于PyTorch，但用户可以使用PyTorch来实现自定义的神经网络结构，并将其与n2p2结合使用，以实现更复杂的势能模型。

通过以上步骤，您可以快速上手并使用n2p2进行高维神经网络势能的计算和应用。

n2p2 n2p2 - A Neural Network Potential Package 项目地址: https://gitcode/gh_mirrors/n2/n2p2