run_iter param.json
run_param.json
训练设置（网络结构、优化器）、探索设置（lammps 设置、选点策略）以及标记设置（VASP/PWmat 自洽计算设置）。参数列表如下所示
reserve_work
是否保留临时工作目录，默认值为 false，每轮次主动学习执行结束之后，自动删除临时工作目录。
reserve_md_traj
是否保留 md 运行轨迹，默认值为 false，每轮次主动学习执行结束之后，自动删除 md 运行轨迹文件。
reserve_scf_files
是否保留自洽计算的所有结果文件，默认值为 false，设置为 false 之后，每轮次主动学习结束之后，对于 PWMAT 自洽计算，只保留 REPORT, etot.input,OUT.MLMD, atom.config 四个文件，对于 VASP 只保留 OUTCAR, POSCAR, INCAR 三个文件。
data_format
用于设置主动学习中初始训练集、采集到的数据集格式，默认为扩展的xyz格式 extxyz。
init_data
初始训练集所在目录，为 list 格式。可以是绝对路径或者相对路径（当前目录）。
valid_data
验证集所在目录，为 list 格式，可以是绝对路径或者相对路径（当前目录）。如不设置，则在主动学习训练模型过程中不输出验证集结果。
init_model_list
用于设置初始探索模型，如果已有MatPL训练的 DP 或者 NEP 力场，并且希望从这些力场开始探索工作，则将力场文件路径写入 init_model_list 即可。
注意，这里要求力场数量要与 strategy/model_num 中一致，模型类型要与 train/model_type 中的模型类型一致。并且模型的训练参数将会自动从力场文件中提取，在 train_input_file 或者 train 字典中设置的模型网络和描述符参数将失效。
use_pre_model
在当前步的探索中，使用上一步训练得到的力场，默认值为 true。
train
模型训练参数，用于指定模型网络结构、优化器。详细的参数设置参考 MatPL 训练参数 。您可以像如下例子中所示，设置训练的全部参数，也可以使用单独的 json 文件，只需要在参数 train_input_file 中指定训练的 json 文件所在路径即可。
train_input_file
可选参数，如果您有单独的 MatPL 输入文件，您可以使用该参数指定文件所在路径。否则您需要设置如下例中所示参数。参数的详细解释您在可以在 MatPL 参数列表中查看。
"train": {
"model_type": "DP",
"atom_type": [
14
],
"seed": 2023,
"model": {
"descriptor": {
"Rmax": 6.0,
"Rmin": 0.5,
"M2": 16,
"network_size": [25, 25, 25]
},
"fitting_net": {
"network_size": [50, 50, 50, 1]
}
},
"optimizer": {
"optimizer": "LKF",
"epochs": 30,
"batch_size": 4,
"print_freq": 10,
"block_size": 5120,
"kalman_lambda": 0.98,
"kalman_nue": 0.9987,
"train_energy": true,
"train_force": true,
"train_virial": false,
"pre_fac_force": 2.0,
"pre_fac_etot": 1.0,
"pre_fac_virial": 1.0
}
}
由于 MatPL 中设置的默认参数已经能够支持大部分的训练需求，因此，您可以简写为如下形式，将采用标准的 DP 模型 使用 LKF 优化器训练。
"train": {
"model_type": "DP",
"atom_type": [14]
}
PWact 同时支持 MatPL 的 DP 和 NEP 力场。
strategy
用于设置主动学习的不确定性度量方法，以及是否采用模型压缩做加速。
uncertainty
用于设置不确定性度量策略，当前支持多模型委员会查询方法 (committee) 。
lmps_tolerance
当lammps 部分轨迹由于各种原因（如力场不准确导致丢失了原子、原子距离太近等）造成 MD 过程为正常执行结束时，是否终止主动学习过程。默认值为 true，即不终止。
lower_model_deiv_f
该参数用于设置偏差的下界，如果偏差值小于该下界，则认为模型对构型的预测准确，不需要标注，默认值为 0.05。
upper_model_deiv_f
该参数用于设置偏差的上界，如果偏差值大于该上界，则该构型本身不符合物理意义，不需要标注，默认值为 0.15。
这里使用的最大偏差值，计算公式如下所示：
,
这里 为模型数量，为原子下标。
model_num
该参数 用于设置使用 committee 方法作为不确定性度量时使用的模型数量，默认值为4，该值的设置应该 >=3。
max_select
该参数用于设置一轮次主动学习中，对于未设置 select_sys 参数的每个初始探索结构对应最大选取构型用于标注的数量。当待标注结构数目超过该值时，将随机从待标注结构中选择 max_select 个结构做标注。默认不设置，即不做限制。
例如对于如下 md 探索设置，由于未设置 select_sys，如果设置了 max_select，则对于 sys_idx 中指定的这两个结构，分别最多采集 max_select个结构，因此这里对于该 md 探索设置，最多采集 个结构用于标记。
direct
该参数用于设置是否开启direct采样，用于对多模型偏差选出的结构进一步过滤，去除相似的结构。默认值为 False。
direct_script
该参数用于设置 direct 方法使用的处理脚本，direct 为 True时，必须指定处理脚本。
对 direct 方法的接口设置，请参考例子 si_direct_bigmodel。
compress
该参数用于设置是否对模型做压缩，经过压缩后的模型精度会略有下降，但是模拟速度会有翻倍提升。默认值为 false, 即不使用模型压缩。
compress_order
该参数用于设置模型压缩的方式，默认值为 "compress_order":3 , 即使用三阶多项式压缩。也可以设置为 "compress_order":5 ， 即使用五阶多项式压缩，相比于三阶多项式精度会更高，但是速度比三阶稍慢。
Compress_dx
该参数用于设置模型压缩是的网格大小，默认值为 "Compress_dx":0.01。
例子
对于committee方式的选点策略
"strategy": {
"uncertainty":"committee",
"lower_model_deiv_f": 0.1,
"upper_model_deiv_f": 0.2,
"model_num": 4,
"max_select": 50,
"compress": false
}
如果您需要开启模型压缩，则
"strategy": {
"uncertainty":"committee",
"lower_model_deiv_f": 0.1,
"upper_model_deiv_f": 0.2,
"model_num": 4,
"max_select": 50,
"compress": true,
"compress_order":3,
"Compress_dx":0.01
}
explore
用于设置主动学习每个轮次探索过程的分子动力学设置
sys_config_prefix
用于设置待探索的结构文件路径前缀，可选参数，与 sys_configs 配合使用。可以是绝对路径或者相对路径，相对路径为当前目录。
sys_configs
设置待探索的结构文件路径，如果设置了 sys_config_prefix 则进行路径拼接，否则使用 sys_configs 中设置的路径作为 config 路径。
该参数为 list 格式，对于 PWMAT 格式结构文件，直接写出文件路径即可，对于 VASP 格式结构文件，需要设置 format 格式，如下例中所示。
"sys_config_prefix": "../../structures",
"sys_configs": [
{"config":"POSCAR", "format":"vasp/poscar"},
"49.config",
"45.config",
"41.config",
"37.config",
"33.config",
"29.config",
"25.config",
"21.config",
"17.config",
"1.config"
]
例如对于 49.config文件，它的文件路径为../../structures/49.config。
lmps_prefix
可选参数，用于设置 lammps 探索的输入控制文件路径前缀，可选参数，与 lmps_in 配合使用。可以是绝对路径或者相对路径，相对路径为当前目录。
例子："lmps_prefix":"/data/in_lmps_files", "lmps_in":"in0.lmps", 则 in0.lmps 的实际路径是 /data/in_lmps_files/in0.lmps。
lmps_in
可选参数，设置设置 lammps 探索的输入控制文件路径，如果设置了 lmps_prefix 则进行路径拼接，否则使用 lmps_in 中设置的路径作为 lammps 控制文件的路径。
该参数为 list 格式，如下例中所示。
"lmps_prefix": "../../in_lmps_files",
"lmps_in": [
"in0.lmps",
"in1.lmps",
"in2.lmps",
"in3.lmps",
"in4.lmps",
"in5.lmps"
]
md_jobs
设置每个轮次的主动学习分子动力学参数。为 list 格式，第 i 个元组代表第 i 个轮次主动学习对应设置。每个元组内部可以为 dict 格式，或者 dict 格式的 list 数组。注意：以下 md 设置中，对于时间的单位都使用 units metal。
对于lammps的输入控制，pwact 提供了两种方式。第一种是在 param.json 中提供的关键字设置，控制探索需要的步数、以及lammps温度、压强、系综，可参考例子。第二种是通过用户提供的lammps.in文件控制，参数为 lmps_prefix 和 lmps_in。可参考 金银合金主动学习操作案例。
第二种设置方式在 pwact-0.4 版本中开始支持。
对于第二种，如果用户提供了lammps.in文件，pwact在运行时，会自动维护 lammps.in 文件中的以下字段。
- "dump_freq"，该参数通过 trj_freq 设置，用于设置每隔多少步采样一次
- "units"、 "boundary"、 "atom_style"，由于 MatPL 力场只支持周期性的体系模拟，因此这三个关键字是固定格式，内容为
units metal
boundary p p p
atom_style atomic - "restart"，pwact 中自动设置每个1万步保存一次运行状态
- "read_data"，该参数用设置初始结构所在路径，在 pwact 在探索时该值会自动设置为所需路径
- "mass"、 "pair_style"、 "pair_coeff"，该三个参数用于设置机器学习的力场，以对硅元素体系的探索为例，在 pwact 在探索时该值会自动设置为：
mass 1 28.086
pair_style matpl 0_torch_script_module.pt 1_torch_script_module.pt 2_torch_script_module.pt 3_torch_script_module.pt out_freq ${DUMP_FREQ} out_file model_devi.out
pair_coeff * * 14 - "dump"，该值用于设置轨迹的保存格式，在pwact中该值会自动设置为如下内容，并插入到lammps.in文件中的第一个 run 命令所在行前面，这里 DUMP_FREQ 值为trj_freq参数中所设值：
dump 1 all custom ${DUMP_FREQ} traj/*.lammpstrj id type x y z fx fy fz
这里以如下设置为例，该lmp.in 文件为硅的lammps模拟输入文件：
variable NSTEPS equal 400
variable THERMO_FREQ equal 5
variable DUMP_FREQ equal 5
variable restart equal 0
variable TEMP equal 500.000000
variable PRESS equal 100.000000
variable TAU_T equal 0.100000
variable TAU_P equal 0.500000
units metal
boundary p p p
atom_style atomic
neighbor 1.0 bin
neigh_modify delay 10
box tilt large
if "${restart} > 0" then "read_restart lmps.restart.*" else "read_data lmp.config"
change_box all triclinic
thermo_style custom step temp pe ke etotal press vol lx ly lz xy xz yz
thermo ${THERMO_FREQ}
restart 10000 lmps.restart
if "${restart} == 0" then "velocity all create ${TEMP} 76752"
fix 1 all npt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T} iso ${PRESS} ${PRESS} ${TAU_P}
timestep 0.001000
run ${NSTEPS} upto
运行时，lmp.in会替换为如下内容：
variable DUMP_FREQ equal 5
variable restart equal 0
units metal
boundary p p p
atom_style atomic
if "${restart} > 0" then "read_restart lmps.restart.*" else "read_data lmp.config"
mass 1 28.086
pair_style matpl 0_torch_script_module.pt 1_torch_script_module.pt 2_torch_script_module.pt 3_torch_script_module.pt out_freq ${DUMP_FREQ} out_file model_devi.out
pair_coeff * * 14
variable NSTEPS equal 400
variable THERMO_FREQ equal 5
variable TEMP equal 500.000000
variable PRESS equal 100.000000
variable TAU_T equal 0.100000
variable TAU_P equal 0.500000
neighbor 1.0 bin
neigh_modify delay 10
box tilt large
change_box all triclinic
thermo_style custom step temp pe ke etotal press vol lx ly lz xy xz yz
thermo ${THERMO_FREQ}
fix 1 all npt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T} iso ${PRESS} ${PRESS} ${TAU_P}
timestep 0.001000
dump 1 all custom ${DUMP_FREQ} traj/*.lammpstrj id type x y z fx fy fz
restart 10000 lmps.restart
if "${restart} == 0" then "velocity all create ${TEMP} 75740"
run ${NSTEPS} upto
sys_idx
用于设置 md 的初始结构，为 list 格式，值为 sys_configs中的结构下标，这里可以指定多个结构。
select_sys
与 sys_idx 配合使用，用于限制 sys_idx 中每个初始探索结构的最多用于标注的构型数量，默认不设置，采用 max_select中的设置。如果参数 max_select 也未设置，将采用默认值 100。例如对于如下设置：
"sys_idx": [0, 1],
"select_sys":[20, 30],
sys_idx指定了0号结构 POSCAR 和 1号结构 49.config，在0号结构对应的轨迹中最多选取20个结构用于标注，在1号结构对应的轨迹中最多最多选取30个结构用于标注。如果不设置 select_sys，则对0和1号结构分别最多选取max_select个结构做标记。
您也可以设置为"select_sys":20，等效于"select_sys":[20, 20]。
trj_freq
用于设置轨迹采样频率（ thermo ），默认值为10，即间隔 10 步采样一次。
lmps_in_idx
用于第二种lammps输入控制方式。设置对sys_idx中对应的初始结构做分子动力学探索的lammps.in文件所在路径。使用如下例子中所示：
"md_jobs": [
[{
"sys_idx": [ 1,3,4],
"select_sys":[10,15,20],
"lmps_in_idx":[0, 1, 2],
"trj_freq": 5
},{
"sys_idx": [0, 1],
"lmps_in_idx":3
}
]]
在该例中，对于"sys_idx": [ 1,3,4] 指定了需要探索的结构，即上例中的49.config、41.config、37.config。分别设置lammps控制文件为in0.lmps、 in1.lmps、in2.lmps。设置每隔5步，采样一次。
对于"sys_idx": [0, 1] 指定的结构49.config、41.config，设置lammps输入控制文件in3.lmps。采样间隔用默认值，每个10步采样一次。
存在 lmps_in_idx 设置时，ensemble、nsteps、md_dt、press、taup、temps、taut 参数将自动失效。
ensemble
用于第一种lammps输入控制方式。设置 系综，默认值 "nve",支持如下设置：
npt、npt-i或npt-iso 对应 lammps 设置
fix 1 all npt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T} iso ${PRESS} ${PRESS} ${TAU_P}
npt-a 或 npt-aniso 对应 lammps 设置
fix 1 all npt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T} aniso ${PRESS} ${PRESS} ${TAU_P}
npt-t、npt-tri 对应 lammps 设置
fix 1 all npt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T} tri ${PRESS} ${PRESS} ${TAU_P}
nvt 对应 lammps 设置
fix 1 all nvt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T}
nve 对应 lammps 设置
fix 1 all nve
nsteps
用于第一种lammps输入控制方式。设置 md 总的步数，为必选参数，需要用户提供。
md_dt
用于第一种lammps输入控制方式。用于设置 timestep ，默认值为 0.001，即 1飞秒。
press
用于第一种lammps输入控制方式。用于设置 md 探索的压强，为 list 格式。
taup
用于第一种lammps输入控制方式。稳压器的耦合时间（ps）, 默认值 0.5。
temps
用于第一种lammps输入控制方式。用于设置 md 探索的温度，为 list 格式。
taut
用于第一种lammps输入控制方式。恒温器的耦合时间（ps），默认值 0.1。
boundary
用于第一种lammps输入控制方式。设置模拟系统的边界条件，由于MatPL力场只支持对周期性体系的模拟，因此该值为 true，即采用 p p p。不需要用户设置。
例子
"explore": {
"sys_config_prefix": "./init_bulk/collection/init_config_0",
"sys_configs": [
{"config":"0.95_scale.poscar", "format":"vasp/poscar"},
{"config":"0_pertub.poscar", "format":"vasp/poscar"},
{"config":"0_pertub.poscar", "format":"vasp/poscar"}
],
"md_jobs": [
[{
"ensemble": "npt",
"nsteps": 1000,
"md_dt": 0.002,
"trj_freq": 10,
"sys_idx": [0, 1],
"temps": [500, 800],
"taut":0.1,
"press" :[ 100,200],
"taup": 0.5,
"boundary":true
},{
"ensemble": "nvt",
"nsteps": 1000,
"md_dt": 0.002,
"trj_freq": 10,
"sys_idx": [2],
"temps": [400],
"taut":0.1,
"boundary":true
}]
]
}
在上例中，配置了一个轮次的主动学习，执行 "md_jobs"中两个 dict 中配置的lammps 模拟。
对于第一个 dict, 使用 npt 系综，在 sys_idx 配置了两个构型，对应0.95_scale.poscar和 0_pertub.poscar。温度和压强的列表分别为 [500, 800] 和 [100,200]，意思是对这两个结构分别在温度、压强组合为 [500, 100]、[500, 800]、[800, 100]、[800, 200] 下执行lammps模拟，模拟 1000 步，输出频率 10 步，单步时间长度 2 飞秒。模拟结束后，会获得 8 条轨迹。
对于第二个dict，使用 nvt 系综，在sys_idx 配置了1个构型，对应 0_pertub.poscar，温度为 400，即在 温 度400K 下做lammps模拟。模拟结束后获得1条轨迹。
下面是"ensemble": "npt", "nsteps": 1000, "md_dt": 0.002, "trj_freq": 10, "sys_idx": 0, "temps": 500, "taut":0.1, "press" :100, "taup": 0.5, "boundary":true 设置下，自动生成的lammps.in输入控制文件内容：
variable NSTEPS equal 400
variable THERMO_FREQ equal 5
variable DUMP_FREQ equal 5
variable restart equal 0
variable TEMP equal 500.000000
variable PRESS equal 100.000000
variable TAU_T equal 0.100000
variable TAU_P equal 0.500000
units metal
boundary p p p
atom_style atomic
neighbor 1.0 bin
neigh_modify delay 10
box tilt large
if "${restart} > 0" then "read_restart lmps.restart.*" else "read_data lmp.config"
change_box all triclinic
mass 1 28.086
pair_style matpl 0_torch_script_module.pt 1_torch_script_module.pt 2_torch_script_module.pt 3_torch_script_module.pt out_freq ${DUMP_FREQ} out_file model_devi.out
pair_coeff * * 14
thermo_style custom step temp pe ke etotal press vol lx ly lz xy xz yz
thermo ${THERMO_FREQ}
dump 1 all custom ${DUMP_FREQ} traj/*.lammpstrj id type x y z fx fy fz
restart 10000 lmps.restart
if "${restart} == 0" then "velocity all create ${TEMP} 76752"
fix 1 all npt temp ${TEMP} ${TEMP} ${TAU_T} iso ${PRESS} ${PRESS} ${TAU_P}
timestep 0.001000
run ${NSTEPS} upto
文件中velocity 中的76752为随机生成值。
DFT
设置自洽计算，为 dict 格式。
dft_style
设置标注（自洽计算）使用哪种 DFT 计算软件，默认值为 pwmat, 也支持 VASP 格式，如果是 VASP 格式，则设置为 vasp。如果设置为 bigmodel，则必须在 bigmodel_script 中设置处理脚本。
bigmodel_script
用于设置 大模型做标记（推理能量和受力）时的处理脚本。
对大模型标记的接口设置，请参考例子 si_direct_bigmodel。
input
设置输入控制文件的路径，可以为绝对路径或相对路径（相对于当前路径）。
kspacing
该参数为 PWMAT 的输入参数，用于设置 K 点，可选参数。如果在 etot.input 文件中未设置 MP_N123 参数，则使用该参数设置 K 点。不能同时设置 MP_N123 与 kspacing。
如果 etot.input 文件中未设置 MP_N123，且 kspacing 未设置，则采用默认设置 kspacing 值为 0.5。
flag_symm
该参数为 PWMAT 的输入参数，用于设置 K 点，可选参数。对于 Relax 或者 SCF 计算，默认值为 0, 对于 AIMD 计算，默认值为 3。
pseudo
设置 PWMAT 或 VASP 赝势文件所在路径，为list格式，赝势文件路径可以为绝对路径或相对路径（相对于当前路径）。
basis_set_file
参考 potential_file。
potential_file
设置 CP2K 赝势文件 BASIS_MOLOPT 和 POTENTIAL 文件所在路径。例如
"basis_set_file":"~/datas/systems/cp2k/data/BASIS_MOLOPT",
"potential_file":"~/datas/systems/cp2k/data/POTENTIAL"
例子
由于自洽计算任务使用的输入控制相同，因此只需要单文件的设置，对于不同的DFT软件，分别设置如下。
对于PWMAT，设置与 INIT_BULK 中相似，如果您未在scf_etot.input中指定 "MP_N123" 参数，则您需要设置 kspacing 和 flag_symm 参数。
"DFT": {
"dft_style": "pwmat",
"input": "scf_etot.input",
"kspacing":0.3,
"flag_symm":0
}
您也可以不设置，将使用默认参数 kspacing=0.5， flag_symm = 0，此时设置如下
"DFT": {
"dft_style": "pwmat",
"input": "scf_etot.input",
"pseudo":["~/NCPP-SG15-PBE/Si.SG15.PBE.UPF"]
}
对于 VASP，设置如下：
"DFT": {
"dft_style": "vasp",
"input": "scf_INCAR",
"pseudo":["~/Si/POTCAR"]
}
对于 CP2K，设置如下：
"DFT": {
"dft_style": "cp2k",
"input": "scf_cp2k.inp",
"basis_set_file":"~/datas/systems/cp2k/data/BASIS_MOLOPT",
"potential_file":"~/datas/systems/cp2k/data/POTENTIAL"
}
例子
如下例子，为一个标准的主动学习流程，两个轮次的主动学习，采用多模型委员会查询策略。更多使用案例，请参考源码根目录的 example。
{
"reserve_work": false,
"reserve_md_traj": false,
"reserve_scf_files": false,
"init_data": ["/path/init_data"],
"train": {
"_train_input_file": "std_si.json",
"model_type": "DP",
"atom_type": [14],
"seed": 2023,
"recover_train": true,
"model": {
"descriptor": {
"Rmax": 6.0,
"Rmin": 0.5,
"M2": 16,
"network_size": [25, 25, 25]
},
"fitting_net": {
"network_size": [50, 50, 50, 1]
}
},
"optimizer": {
"optimizer": "LKF",
"epochs": 10,
"batch_size": 16,
"print_freq": 10,
"block_size": 5120,
"kalman_lambda": 0.98,
"kalman_nue": 0.9987,
"train_energy": true,
"train_force": true,
"train_virial": false,
"pre_fac_force": 2.0,
"pre_fac_etot": 1.0,
"pre_fac_virial": 1.0
}
},
"strategy": {
"uncertainty": "committee",
"lower_model_deiv_f": 0.05,
"upper_model_deiv_f": 0.15,
"model_num": 4,
"max_select": 10
},
"explore": {
"sys_config_prefix": "/path/structures",
"sys_configs": [
{ "config": "POSCAR", "format": "vasp/poscar" },
"atom1.config",
"atom2.config",
"atom3.config",
"atom4.config"
],
"md_jobs": [
[
{
"ensemble": "nvt",
"nsteps": 1000,
"md_dt": 0.002,
"trj_freq": 10,
"taup": 0.5,
"sys_idx": [0, 1],
"temps": [500, 700],
"taut": 0.1,
"boundary": true
},
{
"ensemble": "npt",
"nsteps": 1000,
"md_dt": 0.002,
"trj_freq": 10,
"press": [100.0, 200.0],
"taup": 0.5,
"sys_idx": [0, 3],
"temps": [500, 700],
"taut": 0.1,
"boundary": true
}
],
{
"ensemble": "nvt",
"nsteps": 4000,
"md_dt": 0.002,
"trj_freq": 10,
"press": [100.0, 200.0],
"taup": 0.5,
"sys_idx": [0, 1],
"temps": [500, 700],
"taut": 0.1,
"boundary": true
}
]
},
"DFT": {
"dft_style": "pwmat",
"input": "scf_etot.input",
"kspacing": 0.5,
"flag_symm": 0,
"pseudo": ["path/Si.SG15.PBE.UPF"]
}
}