SchNetPack：原子系统深度神经网络工具箱
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/schnetpack
项目介绍
SchNetPack 是一个用于开发和应用深度神经网络预测分子和材料势能面及其他量子化学性质的工具箱。它包含了原子神经网络的基本构建模块，管理其训练过程，并提供对常见基准数据集的简单访问。这使得新模型的实现和评估变得非常容易。
SchNetPack 的核心功能包括：
- SchNet：一种端到端的连续滤波卷积神经网络，适用于分子和材料。
- PaiNN：一种等变消息传递神经网络，适用于分子和材料。
- 输出模块：支持偶极矩、极化率、应力和其他一般响应属性的预测。
- 模块化设计：包括静电学、Ewald 求和、ZBL 排斥等模块。
- GPU 加速的分子动力学代码：支持路径积分 MD、热力学、压力调节等功能。
项目技术分析
SchNetPack 基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，利用了这些框架的强大功能和灵活性。项目采用了 Hydra 进行配置管理，使得模型的配置、数据和训练过程的设置变得非常灵活。此外，SchNetPack 支持 Tensorboard 和 TensorboardX 进行可视化，方便用户实时监控训练过程。
项目的技术栈包括：
- PyTorch：用于构建和训练神经网络。
- PyTorch Lightning：简化了训练过程的管理。
- Hydra：用于配置管理，支持多层次的配置文件。
- Tensorboard：用于训练过程的可视化。
项目及技术应用场景
SchNetPack 适用于以下应用场景：
- 量子化学计算：用于预测分子和材料的势能面、偶极矩、极化率等量子化学性质。
- 分子动力学模拟：通过 GPU 加速的分子动力学代码，支持路径积分 MD、热力学、压力调节等功能。
- 材料科学研究：用于新材料的设计和性能预测。
- 机器学习研究：作为原子神经网络的工具箱，支持新模型的开发和评估。
项目特点
SchNetPack 具有以下显著特点：
- 模块化设计：项目采用模块化设计，用户可以根据需求自由组合不同的模块，实现定制化的模型。
- 灵活的配置管理：通过 Hydra 进行配置管理，支持多层次的配置文件，用户可以轻松调整模型的各个参数。
- 强大的可视化支持：支持 Tensorboard 和 TensorboardX，用户可以实时监控训练过程，进行数据可视化。
- 丰富的基准数据集：内置了对常见基准数据集的支持，用户可以快速开始模型的训练和评估。
- 易于扩展：项目设计灵活，支持用户自定义扩展，例如通过
schnetpack-gschnet扩展包实现条件生成模型。
结语
SchNetPack 是一个功能强大且易于使用的工具箱，适用于原子系统的深度神经网络开发和应用。无论你是量子化学研究人员、材料科学家，还是机器学习爱好者，SchNetPack 都能为你提供强大的支持。赶快尝试一下，开启你的原子系统深度学习之旅吧！
参考文献
- K.T. Schütt, S.S.P. Hessmann, N.W.A. Gebauer, J. Lederer, M. Gastegger. SchNetPack 2.0: A neural network toolbox for atomistic machine learning. J. Chem. Phys. 2023, 158 (14): 144801. 10.1063/5.0138367.
- K.T. Schütt, P. Kessel, M. Gastegger, K. Nicoli, A. Tkatchenko, K.-R. Müller. SchNetPack: A Deep Learning Toolbox For Atomistic Systems. J. Chem. Theory Comput. 2019, 15 (1): 448-455. 10.1021/acs.jctc.8b00908.
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