DeePMD-kit模型训练的输出信息

发布网友发布时间：2022-11-05 21:05

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热心网友时间：2023-10-23 23:45

从这篇开始将学习如何用DeePMD-kit训练模型。在程序包的examples文件夹里多个算例，路径如下：

单核运行的话，可以直接执行下面的命令：

这里input.json就是输入文件的文件名。默认情况下，DeePMD-KIT的详细级别为INFO，用户可以在屏幕上看到许多有关代码和环境的重要信息。其中，关于数据系统的两条信息值得特别关注。

DeePMD-KIT会打印关于训练和验证数据集的详细信息，由输入脚本中“training”部分的“Training_Data”和“Validation_Data”定义。训练数据集由三个数据系统组成，而验证数据集由一个数据系统组成。系统中的原子数量、batch_size、批次数量以及使用该系统的概率都显示在屏幕上。最后一列显示系统是否假定为周期性边界条件。

在训练过程中，用于训练模型的批次和验证数据的number_bch批次的每个disp_freq训练步都开展模型误差测试。训练误差和验证误差打印在disp_file文件中(默认为lcurve.out)。batch_size可以在输入脚本中关于训练和验证数据集部分的关键字BATCH_SIZE来设置。下面是一个输出示例，

该文件从左到右包含8列，分别是训练步数、验证损失、训练损失、能量均方根(RMS)验证误差、能量RMS训练误差、力的RMS验证误差、力的RMS训练误差和学习率。能量的均方根误差(RMSE)由系统的原子数归一化。可以通过简单的Python脚本来可视化此文件：

每个save_freq训练步都会将checkpoints写入前缀为save_ckpt的文件。

下一篇我们将学习一个具体的算例！欢迎大家指正！