1.DeePMD-kit 安装小白入门教程
2.DeePMD教程曾晋哲：5分钟内完成DeePMD-kit的码安安装
3.lammps势函数训练软件：深度势能DeepMD-kit安装方法
4.5分钟内完成DeePMD-kit的安装（二）
5.deepmdkit安装
DeePMD-kit 安装小白入门教程
本文面向DeePMD-kit初学者，介绍安装流程与心得，码安为转型者或AI for Science领域入门者提供辅助。码安
首先，码安确保使用Linux系统。码安Mac用户可利用Mac终端进行操作，码安源码精灵甪端操作过程流畅。码安
DeePMD-kit提供了三种安装方式，码安本文聚焦于使用conda安装。码安推荐选择Miniconda版本，码安适合大多数需求。码安
访问官网下载对应版本安装包。码安对于MacOS用户，码安选择MacOS安装包，码安使用终端进行安装。码安确保在安装过程中接受许可证条款，并选择或自定义安装位置。
安装后，系统会自动调整环境变量。在.bashrc或.bash_profile文件中添加特定命令，无需额外操作。
测试安装状态，输入命令查看conda版本，确认安装成功。
DeePMD-kit支持CPU和GPU版本，sohealthy 014溯源码燕窝根据个人需求选择。在终端运行相应命令安装。
若需指定版本，替换命令中的*号为版本号。例如，要安装2.1.1版本，相应命令为：
GPU版本：
CPU版本：
安装过程中，可能会遇到问题。为解决这类问题，推荐访问DeePMD-kit官方文档或使用conda-forge channel，执行特定命令以优化安装流程。
安装完成后，激活环境，命令行显示环境名称，如“base”变为“deepmd”，表明环境激活成功。
DeePMD教程曾晋哲：5分钟内完成DeePMD-kit的安装
在DeePMD-kit的发展历程中，安装难题曾是新手们的噩梦。年，开发者通过一系列优化，将安装流程大大简化。首先，v1版本引入Python接口与C++接口的解耦，通过`pip`一键安装，学校小商店源码用户只需预先安装scikit-build和cmake，然后调用`dp -h`即可使用Python接口。然而，遇到PEP-的包隔离问题后，开发者通过trick解决了TensorFlow的查找问题，进一步提升了安装的便利性。
对于C++接口的安装，conda的引入解决了权限问题。开发者利用Conda-build打包TensorFlow、DeePMD-kit和LAMMPS，用户只需安装Anaconda或Miniconda后，通过简单的命令即可调用。社区还实现了GitHub上的自动编译和提交到conda-forge，清华大学开源软件镜像站的镜像服务使得国内用户也能方便获取。
对于离线环境，开发者提供了离线包和Docker镜像。constructor程序打包已编译好的conda程序，用户可以从GitHub的Releases页面下载。Docker镜像则为Docker用户提供了更便捷的部署方式。
如今，DeePMD-kit的安装时间从数天缩短到5分钟，极大地提升了科研工作的效率。这一变化不仅为科研人员带来了便利，也推动了DP技术的星力9带源码全球普及和未来发展。
lammps势函数训练软件：深度势能DeepMD-kit安装方法
欢迎来到lammps加油站，本文将深入浅出地为您介绍如何在Ubuntu系统中安装深度势能（DeepMD）的软件包DeepMD-kit。DeepMD是一种基于机器学习的方法，它可以帮助我们训练出自定义的势函数，解决传统方法中可能存在的势函数缺失问题。
DeepMD-kit的安装提供了离线、conda和docker三种方式供选择，本文将重点介绍使用conda安装DeepMD-kit的过程。在开始之前，确保您的Ubuntu系统已经安装了conda。如果没有，可以通过访问conda官网或使用以下命令下载并安装：
cd 到您选择的目录，并运行以下命令安装conda：
一旦conda成功安装，打开.bashrc文件，并在其中添加如下环境变量（请将"sunny"替换为您的用户名）：
执行source命令以使环境变量生效，您可以通过运行以下命令测试conda的安装状态：
如果返回了conda版本号，表示已成功安装conda，接下来可以进行DeepMD-kit的安装。DeepMD-kit提供了针对CPU和GPU的两个版本，您可以根据需求选择合适的版本进行安装。通过在控制台输入对应的命令，系统会自动下载并安装所需的支持软件包，整个过程可能需要一些时间，请耐心等待。java校验框架源码解析以下是CPU和GPU版本的安装命令：
完成安装后，激活DeepMD环境，此时左侧的(base)将转变为(deepmd)，表明您已经成功进入DeepMD环境，可以开始进行深度势能训练。
希望本文的介绍能够帮助您成功安装DeepMD-kit，开启深度势能训练的旅程。感谢您的阅读，更多关于lammps加油站的内容，请关注公众号。
5分钟内完成DeePMD-kit的安装（二）
在过去的两年里，DeePMD-kit的安装流程取得了显著的进展。本文旨在分享这些最新进展，并为其他科学计算软件的安装提供参考。首先，我们优化了pip安装LAMMPS接口及提供更多平台的轮子。
依托Python社区打包工程的发展，如PEP-、PEP-、PEP-等规范的通过，以及setuptools、pip、wheel、build、auditwheel等工具的定位，DeePMD-kit在两年前已经采用scikit-build实现pip安装，并使用cibuildwheel构建轮子，并上传至pypi。然而，此前使用pip install deepmd-kit并非最佳实践，原因在于存在一些问题。
为了提升安装的稳定性，DeePMD-kit的安装模块进行了全面重构。依据PEP-规范，构建自定义后端，确保在检测到未安装TensorFlow时，pip自动添加TensorFlow CPU版本作为构建依赖。同时，利用setuptools新特性，将setup.py中的元数据迁移到pyproject.toml。
考虑到TensorFlow的C++库版本可能改变ABI，之前的轮子并未固定TensorFlow版本，导致安装后可能发现不兼容。在近期更新中，我们读取TensorFlow版本号，以此固定TensorFlow版本，确保与构建所用的TensorFlow版本一致。此外，我们新增了Linux aarch、macOS x-和Windows x-平台的轮子，并修复了其他平台的bug。同时，构建CUDA .8版本的GPU支持，当GPU不可用时回退至CPU版本。值得一提的是，由于CUDA 改进了兼容性，构建的包在CUDA .2版本下同样可用。此外，我们对每个平台只构建一个轮子，避免对每个Python版本进行构建，因为DeePMD-kit仅链接TensorFlow，不会影响二进制库。
进一步，我们构建了LAMMPS的pypi轮子，作为DeePMD-kit的可选依赖，并通过entry points提供了CLI和plugin的入口。在加载plugin时，自动将DeePMD-kit的plugin加载到LD_LIBRARY_PATH等环境变量中。同时，_pywrap_tensorflow_internal.so文件暴露了C++接口，因此我们构建了C++库和LAMMPS plugin，使得LAMMPS支持plugin模式和从环境变量读取plugin列表。
最新版本2.2.0b中的pip安装命令已全面更新，Linux轮子需要GLIBC 2.或以上版本，因为TensorFlow已切换至_GLIBCXX_USE_CXX_ABI=1。然而，当前的manylinux镜像（如CentOS 7）的编译器不支持_GLIBCXX_USE_CXX_ABI=1，需要采用其他方法解决。在macOS方面，GitHub Actions计划于今年Q3提供Apple M1机器，macOS arm的轮子届时将可以构建。
在conda安装方面，libdeepmd和LAMMPS成功解耦，不再存在依赖关系。然而，当两者同时安装并在conda环境中激活时，LAMMPS plugin的环境变量加载，LAMMPS也能加载DeePMD-kit的plugin。conda-forge社区已经全面支持macOS x-和arm平台，并加快了TensorFlow的构建速度，支持最新版本的macOS x-和arm的Python库和C++库。LAMMPS也支持plugin包，并已添加macOS arm支持。因此，conda-forge的DeePMD-kit与LAMMPS解耦，全面支持macOS平台。
考虑到C++接口在不同编译环境下的ABI差异，DeePMD-kit推出了C接口，不包含任何依赖，并提供一个C++实现的头文件，以便与原来的C++接口实现无缝迁移。通过GitHub Actions打包和分发Linux环境下、支持CUDA 的libdeepmd_c.tar.gz，用户可以直接下载并解压后，与AMBER程序进行集成，大大节省了安装时间。
总之，DeePMD-kit在安装流程上的优化和新功能的引入，不仅提升了软件的稳定性和兼容性，还为用户提供了更简便的安装体验。这些改进不仅适用于DeePMD-kit自身，也为其他科学计算软件的安装提供了有益的参考。
deepmdkit安装
官方提供了多种安装deepmdkit的方法，包括离线安装、通过conda以及Docker。由于conda允许直接创建虚拟环境，它在推荐的安装方式中占据一席之地。
对于CPU版本的安装，通常较为顺利，因为不会涉及到CUDA相关的复杂性。然而，如果需要GPU版本并且机器之前安装过其他deepmdkit版本，且是CPU机器，可能会遇到版本冲突的挑战。
在处理这类问题时，我发现了一个解决方案，即使用环境变量override。最初对此概念不太理解，但现在有了深入的认识，所以决定记录下来。这个策略的原理是利用环境变量，使conda在检查或安装过程中，误识别当前环境满足cuda版本要求，从而避开冲突。具体的版本号应与deepmdkit内部嵌入的CUDA版本相匹配，而GLIBC通常要求为2.以上。
实施步骤是首先确保你的TensorFlow版本支持GPU，然后进行安装。对于版本的安装，具体操作如下：
