HamGNN 的项目扩展与二次开发
2025-05-21 18:28:54作者:史锋燃Gardner
项目的基础介绍
HamGNN(E(3) equivariant Graph Neural Network)是一个用于训练和预测紧束缚(TB)哈密顿算子的图神经网络模型。它专为分子和固体设计,能够与常见的基于数值原子轨道的从头计算密度泛函理论(DFT)软件(如OpenMX、Siesta和ABACUS)配合使用。此外,HamGNN还支持预测带有自旋-轨道耦合效应的SU(2)等变哈密顿算子。HamGNN提供了一种高保真的DFT结果近似,并能够在不同的材料结构之间进行迁移性预测,这使得它成为高效进行高通量电子结构计算的理想工具。
项目的核心功能
HamGNN的核心功能包括:
- 训练和预测紧束缚哈密顿算子。
- 支持OpenMX、Siesta和ABACUS软件的哈密顿算子预测。
- 提供高保真的DFT结果近似。
- 实现材料结构之间的迁移性预测。
项目使用了哪些框架或库?
HamGNN项目使用了以下框架和库:
- Python 3.9
- NumPy
- PyTorch
- PyTorch Geometric
- PyTorch Lightning
- e3nn
- PyMatGen
- TensorBoard
- tqdm
- SciPy
- YAML
项目的代码目录及介绍
HamGNN项目的代码目录结构如下:
- config_examples/:包含配置文件的示例。
- environment.yaml:定义了项目所需的Python环境。
- logo/:包含项目的标识。
- openmx_postprocess/:包含用于处理OpenMX输出的工具。
- utils_abacus/:包含与ABACUS软件交互的实用程序。
- utils_openmx/:包含与OpenMX软件交互的实用程序。
- utils_siesta/:包含与Siesta软件交互的实用程序。
- utils_honpas/:包含与HONPAS软件交互的实用程序。
- setup.py:项目的安装脚本。
- README.md:项目的详细说明文档。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 模型优化:可以针对特定类型的材料或计算场景对网络结构进行优化,提高预测的准确性和效率。
- 更多软件支持:可以扩展HamGNN以支持更多的DFT软件,使其具有更广泛的应用范围。
- 新功能添加:可以根据用户需求,添加新的功能,例如,增加对更高阶电子效应的支持,或者实现更多材料属性的预测。
- 用户界面开发:开发一个图形用户界面(GUI)以便于非技术用户也能轻松使用HamGNN。
- 性能提升:优化代码和算法,提高计算效率,使其能够处理更大规模的数据集。
- 社区合作:通过社区合作,不断整合新的研究成果,使HamGNN保持领先地位。
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