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详细内容

4.1.1.1 param.json文件的内容和解释

以我目前的parm.json为例进行说明(分小节来说明),详细解释可参考《DFT 到 MD|超详细「深度势能」材料计算上手指南》

{
   "type_map": ["Be","Cu"],
   "mass_map": [9.012182, 63.546],
   "init_data_prefix": "/home/zxg/BeCu/dpgennew/deepmd_file/",
   "init_data_sys": [ "Be108_fcc", "Be128_hcp", "Be16_hcp", "Be32_fcc", "Be54_hcp",
                       "Be127_Cu1_hcp", "Be15_Cu1_hcp", "Be52_Cu2_hcp", "Be53_Cu1_hcp",  "Be53_Cu1_hcp_sa_plane", "Be52_Cu2_hcp_sp_plane",
                       "Be31_Cu2_fcc", "Be32_Cu1_fcc",
                       "Be52_Cu2_cubic",  "Be53_Cu1_cubic", "Be46_Cu2_tetragonal", "Be47_Cu1_tetragonal"
                   ],

                   
   "sys_format":"abacus/stru",
   "sys_configs_prefix": "/home/zxg/BeCu/dpgennew/pertub_stru_file/",
   "sys_configs": [
                   ["Be108_fcc/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be128_hcp/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be16_hcp/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be32_fcc/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be54_hcp/scale-1.000/000000/STRU"],

                   ["Be15_Cu1_hcp/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be52_Cu2_hcp/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be53_Cu1_hcp/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be53_Cu1_hcp_sa_plane/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be52_Cu2_hcp_sp_plane/scale-1.000/000000/STRU"],

                   ["Be31_Cu2_fcc/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be32_Cu1_fcc/scale-1.000/000000/STRU"],

                   ["Be52_Cu2_cubic/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be53_Cu1_cubic/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be46_Cu2_tetragonal/scale-1.000/000000/STRU"],
                   ["Be47_Cu1_tetragonal/scale-1.000/000000/STRU"],

                   ["Be127_Cu1_hcp/scale-1.000/000000/STRU"]
                  ],
   "_comment": " that's all ",
   "numb_models": 4,
   "default_training_param": {
       "model": {
           "type_map": ["Be","Cu"],
           "descriptor": {
               "_comment": "se_e2_a",
               "type": "se_e2_a",
               "sel": "auto",
               "rcut_smth": 0.5,
               "rcut": 6.0,
               "neuron": [25, 50, 100],
               "resnet_dt": true,
               "seed": 1
           },
           "fitting_net": {
               "neuron": [240, 240, 240],
               "resnet_dt": false,
               "seed": 1
           }
       },
       "learning_rate": {
           "type": "exp",
           "start_lr": 0.001,
           "stop_lr":  3.5e-8,
           "decay_steps": 2000
       },
       "loss": {
           "start_pref_e": 0.02,
           "limit_pref_e": 2,
           "start_pref_f": 1000,
           "limit_pref_f": 1,
           "start_pref_v": 0.0,
           "limit_pref_v": 0.0
       },
       "training": {
           "numb_steps": 400000,
           "disp_file": "lcurve.out",
           "disp_freq": 100,
           "numb_test": 10,
           "save_freq": 1000,
           "save_ckpt": "model.ckpt",
           "disp_training": true,
           "time_training": true,
           "profiling": false,
           "profiling_file": "timeline.json",
           "_comment": "that's all"
       }
   },
   "model_devi_dt": 0.002,
   "model_devi_skip": 1000,
   "model_devi_f_trust_lo": 0.15,
   "model_devi_f_trust_hi": 0.35,
   "model_devi_clean_traj": true,
   "model_devi_merge_traj": true,
   "_comment": "Be 0-4 ; Be(Cu) hcp 5-9;  Be(Cu) fcc 10 11;  Be(Cu) other 12-15",
   "model_devi_jobs": [
   {"sys_idx": [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 2000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "00"},
   {"sys_idx": [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 10000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "01"},
   {"sys_idx": [0], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 10000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "02"},
   {"sys_idx": [0,4,7], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 10000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "03"},
   {"sys_idx": [0], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 10000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "04"},
   {"sys_idx": [0], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 10000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "05"},
   {"sys_idx": [0,16], "temps":[50, 250, 450, 650], "press": [0, 100, 1000, 5000, 10000], "trj_freq": 10, "nsteps": 10000, "ensemble": "npt-tri", "_idx": "06"}
   ],
   "fp_style": "abacus",
   "shuffle_poscar": false,
   "fp_task_max": 60,
   "fp_task_min": 5,
   "fp_accurate_threshold": 0.999,
   "fp_accurate_soft_threshold": 0.998,
   "fp_pp_path": "/home/zxg/BeCu/SG15_v1.0_ONCVPP_and_Orbitals/",
   "fp_pp_files": ["Be_ONCV_PBE-1.0.upf","Cu_ONCV_PBE-1.0.upf"],
   "fp_orb_files": ["Be_gga_10au_100Ry_4s1p.orb","Cu_gga_9au_100Ry_4s2p2d1f.orb"],
   "_k_points":[5, 5, 5, 0, 0, 0],
   "user_fp_params":{
      "symmetry": 0,
      "basis_type": "lcao",
      "ecutwfc": 100,
      "scf_nmax": 100,
      "smearing_method": "gauss",
      "smearing_sigma": 0.002,
      "mixing_type": "pulay",
      "mixing_beta": 0.7,
      "kspacing": 0.08,
      "cal_force": 1,
      "cal_stress": 1
   }
}


作者:朱雪刚 邮箱:xuegangzhu@qq.com; 工作单位:石家庄学院 理学院/北京科学智能研究院(AISI)访问学者2023.07-2024.09,访问导师北京大学陈默涵; 徐张满仓 邮箱: xuzhangmancang@dp.tech

截止2024.07.21录制视频教程已上传至Bohrium的课程《DeePMD应用案例讲解:铜原子掺杂铍晶体的机器学习势函数拟合过程演示》网址: https://bohrium.dp.tech/courses/1075495070?tab=courses 后续会在Bohrium平台更新

注意:后续的更新,大部分会在Bohrium课程平台进行,请看教程入门的同学加入课程进行学习;且录制的视频课程会把一些个人观点给加入,从个人观点来看比文字教程的内容更多

写教程内容讨论QQ群:143276924 DPGEN+ABACUS教程准备;

ABACUS软件的QQ群:759914681,群内有专职开发人员,目前ABACUS提问问题以github的issue为主,群内可作为辅助提问。

欢迎大家推广本教程,让更多的dp入门学习者有个参考,目前2024.09.16我联系的微信公众号推广是 lammps加油站的小马老师(我也报名了小马老师的一对一辅导)。当然也看到lammps爱好者在转发推广。感谢大家公众号的推广。


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