n2p2 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

n2p2 项目的目录结构如下：

n2p2/
├── bin/
├── doc/
├── examples/
├── lib/
├── scripts/
├── src/
├── tests/
└── tools/

• bin/: 存放编译后的可执行文件。
• doc/: 包含项目的文档文件，如用户手册、API 文档等。
• examples/: 提供一些示例代码和配置文件，帮助用户快速上手。
• lib/: 存放项目的库文件。
• scripts/: 包含一些辅助脚本，用于项目的构建、测试等。
• src/: 项目的源代码目录。
• tests/: 包含项目的测试代码和测试数据。
• tools/: 存放一些辅助工具和实用程序。

2. 项目的启动文件介绍

在 bin/ 目录下，通常会有一个主要的可执行文件，例如 nnp-train 或 nnp-predict。这些文件是项目的核心启动文件，用于执行训练和预测任务。

例如：

./bin/nnp-train

这个命令会启动训练过程，根据配置文件中的参数进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

n2p2 项目的配置文件通常位于 examples/ 目录下，常见的配置文件包括 input.nn 和 input.data。

• input.nn: 这是神经网络的配置文件，定义了网络的结构、激活函数、优化器等参数。
• input.data: 这是数据集的配置文件，定义了训练和测试数据的格式、路径等信息。

例如，input.nn 文件的内容可能如下：

nnp_type = "sym_coulomb"
nnp_layers = 3
nnp_nodes = 100
nnp_activation = "tanh"
nnp_optimizer = "adam"

这些配置项定义了神经网络的类型、层数、节点数、激活函数和优化器。

通过修改这些配置文件，用户可以自定义神经网络的行为和性能。