TensorMol 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

TensorMol 项目的目录结构如下：

TensorMol/
├── C_API/
├── datasets/
├── densities/
├── doc/
├── logs/
├── notebooks/
├── qchem/
├── results/
├── samples/
├── templates/
├── trainsets/
├── .bashrc
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── COPYING
├── JAMS
├── README.md
├── TensorMolServer.py
├── _config.yml
├── clean.sh
├── git_find_big.sh
├── memory_util.py
├── set_test.xyz
├── setup.py

目录介绍

• C_API/: 包含 C 语言接口的相关文件。
• datasets/: 包含项目使用的数据集。
• densities/: 包含密度相关的文件。
• doc/: 包含项目的文档文件。
• logs/: 包含日志文件。
• notebooks/: 包含 Jupyter Notebook 文件。
• qchem/: 包含量子化学相关的文件。
• results/: 包含项目的结果文件。
• samples/: 包含示例代码和测试脚本。
• templates/: 包含模板文件。
• trainsets/: 包含训练集文件。
• .bashrc: Bash 配置文件。
• .gitattributes: Git 属性配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• COPYING: 许可证文件。
• JAMS: 项目相关文件。
• README.md: 项目介绍文件。
• TensorMolServer.py: TensorMol 服务器启动文件。
• _config.yml: 配置文件。
• clean.sh: 清理脚本。
• git_find_big.sh: Git 查找大文件脚本。
• memory_util.py: 内存工具脚本。
• set_test.xyz: 测试文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

TensorMol 项目的主要启动文件是 TensorMolServer.py。该文件用于启动 TensorMol 服务器，处理分子模拟相关的任务。

启动命令

python TensorMolServer.py

3. 项目的配置文件介绍

TensorMol 项目的主要配置文件是 _config.yml。该文件包含了项目的各种配置选项，如数据路径、模型参数等。

配置文件示例

# _config.yml 示例
data_path: "/path/to/datasets"
model_params:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32

配置文件说明

• data_path: 数据集路径。
• model_params: 模型参数配置，包括学习率和批量大小等。

通过修改 _config.yml 文件，可以调整 TensorMol 项目的运行参数，以适应不同的需求。