CentOS 7安装deepMD-kit并运行example

前提

首先确保已经在Centos7中安装了anaconda和pycharm，分类 - ASC2022 - G-and-Z (gandz.top)里面有这两个东西的安装教程。

官网教程

create an environment that contains the CPU version of DeePMD-kit and LAMMPS:

conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*cpu libdeepmd=*=*cpu lammps-dp -c https://conda.deepmodeling.org

create a GPU environment containing CUDA Toolkit:

conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*gpu libdeepmd=*=*gpu lammps-dp cudatoolkit=11.3 horovod -c https://conda.deepmodeling.org

可以将cudatoolkit改为10.1版本

当你能在anaconda3目录下找到这个deepmd就算安装成功了：

可以使用下面的命令激活这个环境：

conda activate deepmd

创建一个使用上述deepmd环境的pycharm项目

1. 打开pycharm新建项目

   

2. 新建一个conda环境，记住不要选择之前配置的deepmd环境，会被覆盖掉

   

3. 左上角打开设置

   

4. 选择全部显示conda环境

   

5. 添加之前配置好的环境

   

6. 切换过去

   

7. 将deepmd-kit源码导入pycharm项目中，可以下载ZIP文件再解压到前面的项目中

   

8. 最后得到的目录结构是下面这样的

   

到这里整个deepmd-kit的安装就结束了

运行一下demo

进入到如下图所示目录，打开input.json文件，修改numb_steps为1000，先小试以下，待会儿再改回去

然后在终端中进入这个se_e2_a目录并运行下列命令：

dp train input.json

然后就会开始按照input.json开始训练了，并且可以在lcurve.out文件中得到如下图所示的结果：

#  step      rmse_val    rmse_trn    rmse_e_val  rmse_e_trn    rmse_f_val  rmse_f_trn         lr
      0      2.65e+01    2.76e+01      6.77e-01    6.79e-01      8.38e-01    8.71e-01    1.0e-03
    100      9.89e+00    9.23e+00      5.45e-03    7.82e-04      5.19e-01    4.85e-01    3.6e-04
    200      4.10e+00    4.15e+00      9.88e-03    2.46e-03      3.56e-01    3.61e-01    1.3e-04

到这里就完全结束了。