ANI的Pytorch实现
torchani的Python项目详细描述
pytorch上精确的神经网络电位
生成：
部署（这些生成仅在标记提交时成功）：
torchani是ani的pytorch实现。它目前处于alpha版本下，这意味着api还不稳定。如果您发现torchani的一个bug，或者有一些特性请求，请随时在github上打开一个问题，或者向我们发送一个pull请求。
安装
torchani需要pytorch的最新预览版本。您可以通过以下命令安装pytorch（假设CUDA10）：
pip install numpy pip install --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html
如果您更新了torchani，您可能还需要更新pytorch:
pip install --upgrade --pre torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html
安装正确的pytorch后，您可以通过以下方式安装torchani：
pip install torchani
另请参阅PyTorch's official site以获取安装最新预览版pytorch的说明。
请每晚通过pip install而不是conda install安装pytorch。如果您的pytorch是通过conda install安装的，那么pip会错误地将包名识别为torch，而不是torch-nightly，这将在安装torchani时导致依赖性问题。
要运行测试和示例，必须手动下载数据包
./download.sh
纸张
最初的ANI-1文件是：
- 史密斯JS，伊莎耶夫O，罗伊特伯格AE。ani-1：一种可扩展的神经网络势，具有dft精度，以力场计算为代价。化学科学。2017年；8（4）：3192-203。
我们正在为torchani计划一个单独的文件，当我们准备好torchani的beta版本时，它将是可用的。
另请参见：isayev/ASE_ANI
开发
从github安装torchani：
git clone https://github.com/aiqm/torchani.git
cd torchani
pip install -e .
安装torchani之后，可以通过运行sphinx-build docs build来构建文档。但要确保你
安装依赖项：
pip install sphinx sphinx-gallery pillow matplotlib sphinx_rtd_theme
要手动运行单元测试，请执行python setup.py nosetests
Torchani开发人员注意事项
不要直接向主分支提交。如果需要更改，请创建一个新分支，在github上提交一个pr。
您必须通过github上的所有测试，才能合并pr。
合并拉取请求之前需要进行代码检查。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
