MatGL：材料科学中的图深度学习库

MatGL：材料科学中的图深度学习库

matgl Graph deep learning library for materials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/matgl

项目基础介绍

MatGL（Materials Graph Library）是一个为材料科学领域量身定制的图深度学习库。它基于Deep Graph Library（DGL）和PyTorch，经过了适当的调整以适应材料科学的应用需求。该项目的目的是将MatGL打造为一个可扩展的平台，用于开发和分享材料图深度学习模型，包括MatErials 3-body Graph Network（M3GNet）及其前身MEGNet。

主要编程语言

项目主要使用Python编程语言，同时也依赖于PyTorch和DGL等深度学习库。

核心功能

MatGL的核心功能是提供了一系列的图神经网络架构，用于预测材料属性、开发原子间势能函数等。以下是项目的一些关键特性：

• 图神经网络架构：包括M3GNet和MEGNet等，用于处理材料科学中的问题。
• 原子间势能开发：利用图表示的灵活性，开发适用于整个周期表元素的通用原子间势能。
• 属性预测：作为代理模型，预测材料的多种性质，如形成能、带隙等。
• 多GPU支持：通过PyTorch Lightning实现多GPU训练，加速模型训练过程。

最近更新的功能

根据项目的最新动态，以下是一些最近更新的功能：

• CHGNet模型实现：新增了一种不变性消息传递神经网络架构CHGNet，用于预测势能表面属性和磁矩。
• 预训练模型的改进：提供了更多预训练模型，包括适用于不同材料的M3GNet和MEGNet模型。
• 命令行工具：新增了命令行工具，允许用户使用预训练模型进行快速松弛或预测，以及执行其他简单的管理任务。
• 模型加载便利性：通过matgl.load_model方法简化了模型的加载过程，使用户能够更快捷地使用模型进行预测。

通过这些更新，MatGL进一步增强了其在材料科学中的应用范围和便利性，为研究人员提供了更强大的工具。

matgl Graph deep learning library for materials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/matgl