From 0307f56acb8299c107c83ceb19d3b1bffb97c138 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: VINFeng <103423458+VINFeng@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 7 Nov 2023 10:50:23 +0800
Subject: [PATCH 1/6] DMC_fix
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47 files changed, 117 insertions(+), 14769 deletions(-)
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create mode 100644 examples/DMC/lj.xml
create mode 100644 examples/DMC/res.xml
delete mode 100644 examples/mbar/ben-prm.xml
delete mode 100644 examples/mbar/ben-top.xml
delete mode 100644 examples/mbar/ben.pdb
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delete mode 100644 examples/md_ipi/driver.py
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+
+
+
+
+
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+
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+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+
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\ No newline at end of file
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+
+
+
+
+
+
+
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\ No newline at end of file
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+
+
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\ No newline at end of file
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-{"metadata":{"language_info":{"name":"python","version":"3.10.6","mimetype":"text/x-python","codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"pygments_lexer":"ipython3","nbconvert_exporter":"python","file_extension":".py"},"kernelspec":{"name":"python3","display_name":"Python 3 (ipykernel)","language":"python"}},"nbformat_minor":5,"nbformat":4,"cells":[{"cell_type":"markdown","source":"## 环境准备\n\n从github上获取DMFF，跳转到所需分支，而后安装","metadata":{},"id":"8ed5396a-d15b-4bdd-8b86-bafc9a2b4c1c"},{"cell_type":"code","source":"! rm -rf DMFF\n! rm -rf /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages/dmff*\n! git clone https://github.com/deepmodeling/DMFF.git\n! git config --global --add safe.directory `pwd`/DMFF\n! cd DMFF && git checkout wangxy/v1.0.0-devel && pip install .","metadata":{"trusted":true},"execution_count":17,"outputs":[{"name":"stdout","text":"Cloning into 'DMFF'...\nremote: Enumerating objects: 3507, done.\u001b[K\nremote: Counting objects: 100% (956/956), done.\u001b[K\nremote: Compressing objects: 100% (340/340), done.\u001b[K\nremote: Total 3507 (delta 633), reused 912 (delta 608), pack-reused 2551\u001b[K\nReceiving objects: 100% (3507/3507), 18.81 MiB | 2.17 MiB/s, done.\nResolving deltas: 100% (2243/2243), done.\nUpdating files: 100% (273/273), done.\nBranch 'wangxy/v1.0.0-devel' set up to track remote branch 'wangxy/v1.0.0-devel' from 'origin'.\nSwitched to a new branch 'wangxy/v1.0.0-devel'\nLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\nProcessing /data/DMFF\n Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.18 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (1.23.4)\nRequirement already satisfied: openmm>=7.6.0 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (7.7.0)\nRequirement already satisfied: freud-analysis in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages/freud_analysis-2.11.0-py3.10-linux-x86_64.egg (from dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (2.11.0)\nRequirement already satisfied: rowan>=1.2.1 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages/rowan-1.3.0.post1-py3.10.egg (from freud-analysis->dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (1.3.0.post1)\nRequirement already satisfied: scipy>=1.1 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from freud-analysis->dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (1.9.3)\nBuilding wheels for collected packages: dmff\n Building wheel for dmff (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25h Created wheel for dmff: filename=dmff-0.2.1.dev222+g8efbe63-py3-none-any.whl size=93258 sha256=f20f32e539489412cad4c9a61a0e90b4c18f0c361fba252181ecc0ca6a337222\n Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-cjaq0s7q/wheels/f3/08/c8/63a66e9272163ceeb3675eda2e65e58a3e3c8a96296799182d\nSuccessfully built dmff\nInstalling collected packages: dmff\nSuccessfully installed dmff-0.2.1.dev222+g8efbe63\n\u001b[33mWARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv\u001b[0m\u001b[33m\n\u001b[0m","output_type":"stream"}],"id":"cb612446-c7f3-4c27-9733-315c22700387"},{"cell_type":"markdown","source":"安装依赖库，比较耗时，需要稍等一会儿。","metadata":{},"id":"54a8934f-d0f8-47be-97b7-d896fdc4335e"},{"cell_type":"code","source":"! mamba install openmm=7.7.0 rdkit -c conda-forge -y\n! pip install parmed mdtraj pymbar networkx","metadata":{"collapsed":true,"jupyter":{"outputs_hidden":true},"trusted":true},"execution_count":3,"outputs":[{"name":"stdout","text":"\n __ __ __ __\n / \\ / \\ / \\ / \\\n / \\/ \\/ \\/ \\\n███████████████/ /██/ /██/ /██/ /████████████████████████\n / / \\ / \\ / \\ / \\ \\____\n / / \\_/ \\_/ \\_/ \\ o \\__,\n / _/ \\_____/ `\n |/\n ███╗ ███╗ █████╗ ███╗ ███╗██████╗ █████╗\n ████╗ ████║██╔══██╗████╗ ████║██╔══██╗██╔══██╗\n ██╔████╔██║███████║██╔████╔██║██████╔╝███████║\n ██║╚██╔╝██║██╔══██║██║╚██╔╝██║██╔══██╗██╔══██║\n ██║ ╚═╝ ██║██║ ██║██║ ╚═╝ ██║██████╔╝██║ ██║\n ╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝\n\n mamba (0.27.0) supported by @QuantStack\n\n GitHub: https://github.com/mamba-org/mamba\n Twitter: https://twitter.com/QuantStack\n\n█████████████████████████████████████████████████████████████\n\n\nLooking for: ['openmm=7.7.0', 'rdkit']\n\n\u001b[?25l\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.0s\n\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.1s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\nconda-forge/noarch \u001b[33m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\npkgs/main/linux-64 \u001b[33m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\npkgs/main/noarch \u001b[90m━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\npkgs/r/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 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(setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25hRequirement already satisfied: mdtraj in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (1.9.7)\nRequirement already satisfied: pymbar in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (4.0.1)\nCollecting networkx\n Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a8/05/9d4f9b78ead6b2661d6e8ea772e111fc4a9fbd866ad0c81906c11206b55e/networkx-3.1-py3-none-any.whl (2.1 MB)\n\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.1/2.1 MB\u001b[0m \u001b[31m51.6 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m00:01\u001b[0m\n\u001b[?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.6 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (1.23.4)\nRequirement already satisfied: astunparse in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (1.6.3)\nRequirement already satisfied: pyparsing in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (3.0.9)\nRequirement already satisfied: scipy in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (1.9.3)\nRequirement already satisfied: jax in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from pymbar) (0.3.17)\nRequirement already satisfied: numexpr in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from pymbar) (2.8.4)\nRequirement already satisfied: jaxlib in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from pymbar) (0.3.15+cuda11.cudnn82)\nRequirement already satisfied: wheel<1.0,>=0.23.0 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from astunparse->mdtraj) (0.37.1)\nRequirement already satisfied: six<2.0,>=1.6.1 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from astunparse->mdtraj) (1.16.0)\nRequirement already satisfied: typing-extensions in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (4.8.0)\nRequirement already satisfied: opt-einsum in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (3.3.0)\nRequirement already satisfied: etils[epath] in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (0.9.0)\nRequirement already satisfied: absl-py in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (1.3.0)\nRequirement already satisfied: importlib_resources in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from etils[epath]->jax->pymbar) (5.10.0)\nRequirement already satisfied: zipp in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from etils[epath]->jax->pymbar) (3.10.0)\nBuilding wheels for collected packages: parmed\n Building wheel for parmed (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25h Created wheel for parmed: filename=ParmEd-4.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl size=1250051 sha256=8937550b1672378a608d73fce57d2b08e1708c0bafae003244ab6d6a0cfd5556\n Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/3c/92/a9/7282efbb63e0a2699132aa10ec070aad1688e7e0885b8832ea\nSuccessfully built parmed\nInstalling collected packages: parmed, networkx\nSuccessfully installed networkx-3.1 parmed-4.1.0\n\u001b[33mWARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv\u001b[0m\u001b[33m\n\u001b[0m","output_type":"stream"}],"id":"829d7d23-ad93-4d15-bf0b-eaf6bd1fe41d"},{"cell_type":"markdown","source":"拷贝示例文件到根目录","metadata":{},"id":"8ca10738-9594-4da1-ab94-f70aa9e238f7"},{"cell_type":"code","source":"! cp DMFF/tests/data/bond1.xml .\n! cp DMFF/tests/data/bond1.pdb .","metadata":{"trusted":true},"execution_count":6,"outputs":[],"id":"9c861cde-19e7-4dbc-9a29-5a3462bba31c"},{"cell_type":"markdown","source":"## 引入必要的库","metadata":{},"id":"bc3c4e1f-f874-430a-bc51-35245f4b861f"},{"cell_type":"code","source":"from typing import Tuple\nimport numpy as np\nimport jax.numpy as jnp\nimport jax\nfrom dmff.api.topology import DMFFTopology\nfrom dmff.api.paramset import ParamSet\nfrom dmff.api.xmlio import XMLIO\nfrom dmff.api.hamiltonian import _DMFFGenerators\nfrom dmff.classical.intra import HarmonicBondJaxForce\nfrom dmff.utils import DMFFException, isinstance_jnp","metadata":{"trusted":true},"execution_count":1,"outputs":[{"name":"stderr","text":"2023-09-23 18:08:32.369984: W external/org_tensorflow/tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1: file too short; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64\nWARNING:absl:No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)\n2023-09-23 18:08:32.370046: W external/org_tensorflow/tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)\n","output_type":"stream"}],"id":"30abb3c9-c4e8-4975-86c2-2d1c227c7b01"},{"cell_type":"markdown","source":"## 创建Generator类","metadata":{},"id":"d1c59294-2440-4c4b-8417-676d03ca569d"},{"cell_type":"code","source":"class HarmonicBondGenerator:\n \"\"\"\n A class for generating harmonic bond force field parameters.\n\n Attributes:\n -----------\n name : str\n The name of the force field.\n ffinfo : dict\n The force field information.\n key_type : str\n The type of the key.\n bond_keys : list of tuple\n The keys of the bonds.\n bond_params : list of tuple\n The parameters of the bonds.\n bond_mask : list of float\n The mask of the bonds.\n _use_smarts : bool\n Whether to use SMARTS.\n \"\"\"\n\n def __init__(self, ffinfo: dict, paramset: ParamSet):\n \"\"\"\n Initializes the HarmonicBondGenerator.\n\n Parameters:\n -----------\n ffinfo : dict\n The force field information.\n paramset : ParamSet\n The parameter set.\n \"\"\"\n self.name = \"HarmonicBondForce\" # 初始化Generator所关联的势函数名称\n self.ffinfo = ffinfo # 绑定这一Generator所对应的力场文件信息\n paramset.addField(self.name) # 在参数集中注册一个Field，用于存储这一势函数相关的参数。ParamSet介绍见下文。\n self.key_type = None\n\n bond_keys, bond_params, bond_mask = [], [], [] # 创建bond_keys, bond_params, bond_mask三个List，每个key对应着相应位置的力场参数与mask。\n for node in self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"]:\n attribs = node[\"attrib\"]\n \n # 判断bond term使用\"type\"还是\"class\"进行匹配。目前仅支持基于这两个属性的参数匹配，并且不允许混搭。\n if self.key_type is None and \"type1\" in attribs:\n self.key_type = \"type\"\n elif self.key_type is None and \"class1\" in attribs:\n self.key_type = \"class\"\n elif self.key_type is not None and f\"{self.key_type}1\" not in attribs:\n raise ValueError(\"Keyword 'class' or 'type' cannot be used together.\")\n else:\n raise ValueError(\"Cannot find key type for HarmonicBondForce.\")\n key = (attribs[self.key_type + \"1\"], attribs[self.key_type + \"2\"])\n bond_keys.append(key)\n\n k = float(attribs[\"k\"])\n r0 = float(attribs[\"length\"])\n bond_params.append([k, r0])\n\n # when the node has mask attribute, it means that the parameter is not trainable. \n # the gradient of this parameter will be zero.\n mask = 1.0\n if \"mask\" in attribs and attribs[\"mask\"].upper() == \"TRUE\":\n mask = 0.0\n bond_mask.append(mask)\n\n self.bond_keys = bond_keys\n bond_length = jnp.array([i[1] for i in bond_params])\n bond_k = jnp.array([i[0] for i in bond_params])\n bond_mask = jnp.array(bond_mask)\n\n # 在ParamSet中注册参数。\n # 在Generator初始化结束后，我们可以通过ParamSet调用这些参数，不经过Generator，进而保证这些参数与Generator无关。\n # 可优化的参数与函数独立存在，不构成闭包，是可微分编程正确求导的前提。\n paramset.addParameter(bond_length, \"length\", field=self.name, mask=bond_mask) # register parameters to ParamSet\n paramset.addParameter(bond_k, \"k\", field=self.name, mask=bond_mask) # register parameters to ParamSet\n \n def getName(self) -> str:\n \"\"\"\n Returns the name of the force field.\n\n Returns:\n --------\n str\n The name of the force field.\n \"\"\"\n return self.name\n \n # 根据输入的ParamSet直接修改self.ffinfo的值。\n # self.ffinfo是解析xml力场文件后得到的dict，在保持格式约定的前提下，可以直接与xml文件互转。\n # 修改self.ffinfo中参数的值，而后我们可以直接将self.ffinfo渲染成新的力场参数文件。\n # 这一函数的入参是固定的。\n def overwrite(self, paramset: ParamSet) -> None:\n \"\"\"\n Overwrites the parameter set.\n\n Parameters:\n -----------\n paramset : ParamSet\n The parameter set.\n \"\"\"\n bond_node_indices = [i for i in range(len(self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"])) if self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][i][\"name\"] == \"Bond\"]\n\n bond_length = paramset[self.name][\"length\"]\n bond_k = paramset[self.name][\"k\"]\n bond_msks = paramset.mask[self.name][\"length\"]\n for nnode, key in enumerate(self.bond_keys):\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"] = {}\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][f\"{self.key_type}1\"] = key[0]\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][f\"{self.key_type}2\"] = key[1]\n r0 = bond_length[nnode]\n k = bond_k[nnode]\n mask = bond_msks[nnode]\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][\"k\"] = str(k)\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][\"length\"] = str(r0)\n if mask < 0.999:\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][\"mask\"] = \"true\"\n\n # 工具函数，用于查找与选定bond匹配的key的角标\n def _find_key_index(self, key: Tuple[str, str]) -> int:\n \"\"\"\n Finds the index of the key.\n\n Parameters:\n -----------\n key : tuple of str\n The key.\n\n Returns:\n --------\n int\n The index of the key.\n \"\"\"\n for i, k in enumerate(self.bond_keys):\n if k[0] == key[0] and k[1] == key[1]:\n return i\n if k[0] == key[1] and k[1] == key[0]:\n return i\n return None\n\n # 撰写方法来创建势函数。\n # 对于不同的topdata，我们所构造的势函数是不同的。\n # Generator负责基于输入的topdata构建从能量到力场参数的求导链，这使得Generator仅与力场参数相关，与各个体系的拓扑无关。\n # 这一函数的入参是固定的。\n def createPotential(self, topdata: DMFFTopology, nonbondedMethod,\n nonbondedCutoff, args):\n \"\"\"\n Creates the potential.\n\n Parameters:\n -----------\n topdata : DMFFTopology\n The topology data.\n nonbondedMethod : str\n The nonbonded method.\n nonbondedCutoff : float\n The nonbonded cutoff.\n args : list\n The arguments.\n\n Returns:\n --------\n function\n The potential function.\n \"\"\"\n # 按照HarmonicBondForce的要求遍历体系中所有的bond，进行匹配\n bond_a1, bond_a2, bond_indices = [], [], []\n for bond in topdata.bonds():\n a1, a2 = bond.atom1, bond.atom2\n i1, i2 = a1.index, a2.index\n if self.key_type == \"type\":\n key = (a1.meta[\"type\"], a2.meta[\"type\"])\n elif self.key_type == \"class\":\n key = (a1.meta[\"class\"], a2.meta[\"class\"])\n idx = self._find_key_index(key)\n if idx is None:\n continue\n bond_a1.append(i1)\n bond_a2.append(i2)\n bond_indices.append(idx)\n bond_a1 = jnp.array(bond_a1)\n bond_a2 = jnp.array(bond_a2)\n bond_indices = jnp.array(bond_indices)\n \n # 创建势函数\n harmonic_bond_force = HarmonicBondJaxForce(bond_a1, bond_a2, bond_indices)\n harmonic_bond_energy = harmonic_bond_force.generate_get_energy()\n \n # 包装成统一的potential_function函数形式，传入四个参数：positions, box, pairs, parameters。\n def potential_fn(positions: jnp.ndarray, box: jnp.ndarray, pairs: jnp.ndarray, params: ParamSet) -> jnp.ndarray:\n isinstance_jnp(positions, box, params)\n energy = harmonic_bond_energy(positions, box, pairs, params[self.name][\"k\"], params[self.name][\"length\"])\n return energy\n\n self._jaxPotential = potential_fn\n return potential_fn\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":2,"outputs":[],"id":"62d85f8b-d1fe-4842-b8c8-e2fcb6f09c25"},{"cell_type":"markdown","source":"## 注册Generator到DMFF，与XML文件中特定Force绑定","metadata":{},"id":"51168e46-d582-42b8-a65f-1320f7a09161"},{"cell_type":"code","source":"# register the generator\n_DMFFGenerators[\"HarmonicBondForce\"] = HarmonicBondGenerator","metadata":{"trusted":true},"execution_count":3,"outputs":[],"id":"b48500d8-4e24-4f3d-bb30-5dabf3475a24"},{"cell_type":"markdown","source":"## 测试\n\n### OpenMM计算测试体系能量","metadata":{},"id":"2a0f799e-c5ff-4d60-bbb8-4b075a1138d3"},{"cell_type":"code","source":"import openmm as mm\nimport openmm.app as app\nimport openmm.unit as unit\n\n\npdb = app.PDBFile(\"bond1.pdb\")\nff = app.ForceField(\"bond1.xml\")\nsystem = ff.createSystem(pdb.topology)\ninteg = mm.VerletIntegrator(1e-10)\ncontext = mm.Context(system, integ)\ncontext.setPositions(pdb.getPositions())\nenergy = context.getState(getEnergy=True).getPotentialEnergy()\nprint(\"OpenMM:\", energy)","metadata":{"trusted":true},"execution_count":4,"outputs":[{"name":"stdout","text":"OpenMM: 1389.1622953572387 kJ/mol\n","output_type":"stream"}],"id":"2d6c4b52-64a7-44e4-aaef-de243fdb0093"},{"cell_type":"markdown","source":"### DMFF计算测试体系能量","metadata":{},"id":"1d32e830-500c-4ae1-bbf9-f69214196423"},{"cell_type":"code","source":"from dmff.operators import TemplateATypeOperator\n\n# 体系坐标。\npos = pdb.getPositions(asNumpy=True).value_in_unit(unit.nanometer)\npos = jnp.array(pos)\n\n# DMFF格式下的体系拓扑，支持直接基于openmm的topology对象进行初始化。\ndmfftop = DMFFTopology(from_top=pdb.topology)\n\n# 盒子，在这一示例中并无用处。\nbox = np.eye(3) * 10.0\nbox = jnp.array(box)\n\n# XML力场读写工具\nxmlio = XMLIO()\nxmlio.loadXML(\"bond1.xml\")\n# 将xml文件解析为Dict，命名为ffinfo\nffinfo = xmlio.parseXML()\n\n# 根据力场文件中的residue template，基于图同构，为topology中各个atom赋予atom type，存储于Atom.meta中。\ntempOP = TemplateATypeOperator(ffinfo)\ntop_atype = tempOP(dmfftop)\nfor atom in top_atype.atoms():\n print(\"Meta data:\", atom.meta)\nprint()\n \n# 初始化ParamSet。\n# ParamSet是一个PyTree类。它类似一个字典，但被限制了深度，只有两层。\n# 第一层叫做Field，按照势函数名称分类，对于这个示例，就是HarmonicBondForce。\n# 第二层是势函数的各个参数，在这个示例中即为length和k。\n# mask也被初始化于ParamSet中，本示例中暂不展示。\nparamset = ParamSet()\n# 初始化Generator。\ngenerator = HarmonicBondGenerator(ffinfo, paramset)\n\n# 查看ParamSet。\nprint(paramset.parameters)\nprint()\n\n# init potential\npotential = generator.createPotential(top_atype, app.NoCutoff, 1.0, {})\nenergy = potential(pos, box, [], paramset)\nprint(f\"DMFF: {energy} kJ/mol\")","metadata":{"trusted":true},"execution_count":20,"outputs":[{"name":"stdout","text":"Meta data: {'element': 'N', 'external_bond': False, 'type': 'n1', 'class': 'n1'}\nMeta data: {'element': 'N', 'external_bond': False, 'type': 'n2', 'class': 'n2'}\n\n{'HarmonicBondForce': {'length': DeviceArray([0.09572], dtype=float32), 'k': DeviceArray([462750.4], dtype=float32)}}\n\nDMFF: 1389.1622314453125 kJ/mol\n","output_type":"stream"}],"id":"954a429e-b123-42e1-85cd-22497e31ac88"},{"cell_type":"markdown","source":"### XML力场文件更新示例","metadata":{},"id":"aa4d422d-ab5f-4d62-b611-de2460c56527"},{"cell_type":"code","source":"print(\">>>> Before updating <<<<\")\n! cat bond1.xml\n\nparamset[\"HarmonicBondForce\"][\"length\"] = paramset[\"HarmonicBondForce\"][\"length\"].at[0].set(0.1)\n\ngenerator.overwrite(paramset)\nxmlio.writeXML(\"bond_update.xml\", ffinfo)\nprint(\"\\n\\n>>>> After updating <<<<\")\n! cat bond_update.xml\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":27,"outputs":[{"name":"stdout","text":">>>> Before updating <<<<\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n\n>>>> After updating <<<<\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n","output_type":"stream"}],"id":"0f319818-f425-4141-9b92-71237e2fc62d"},{"cell_type":"code","source":"","metadata":{},"execution_count":null,"outputs":[],"id":"f1369677-c20f-42bd-9307-e04ae5246a28"}]}
\ No newline at end of file
+{"metadata":{"language_info":{"name":"python","version":"3.10.6","mimetype":"text/x-python","codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"pygments_lexer":"ipython3","nbconvert_exporter":"python","file_extension":".py"},"kernelspec":{"name":"python3","display_name":"Python 3 (ipykernel)","language":"python"}},"nbformat_minor":5,"nbformat":4,"cells":[{"cell_type":"markdown","source":"## Environment Setup\n\nRetrieve DMFF from GitHub and switch to the desired branch, then proceed with the installation.","metadata":{},"id":"8ed5396a-d15b-4bdd-8b86-bafc9a2b4c1c"},{"cell_type":"code","source":"! rm -rf DMFF\n! rm -rf /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages/dmff*\n! git clone https://github.com/deepmodeling/DMFF.git\n! git config --global --add safe.directory `pwd`/DMFF\n! cd DMFF && git checkout wangxy/v1.0.0-devel && pip install .","metadata":{"trusted":true},"execution_count":17,"outputs":[{"name":"stdout","text":"Cloning into 'DMFF'...\nremote: Enumerating objects: 3507, done.\u001b[K\nremote: Counting objects: 100% (956/956), done.\u001b[K\nremote: Compressing objects: 100% (340/340), done.\u001b[K\nremote: Total 3507 (delta 633), reused 912 (delta 608), pack-reused 2551\u001b[K\nReceiving objects: 100% (3507/3507), 18.81 MiB | 2.17 MiB/s, done.\nResolving deltas: 100% (2243/2243), done.\nUpdating files: 100% (273/273), done.\nBranch 'wangxy/v1.0.0-devel' set up to track remote branch 'wangxy/v1.0.0-devel' from 'origin'.\nSwitched to a new branch 'wangxy/v1.0.0-devel'\nLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\nProcessing /data/DMFF\n Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.18 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (1.23.4)\nRequirement already satisfied: openmm>=7.6.0 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (7.7.0)\nRequirement already satisfied: freud-analysis in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages/freud_analysis-2.11.0-py3.10-linux-x86_64.egg (from dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (2.11.0)\nRequirement already satisfied: rowan>=1.2.1 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages/rowan-1.3.0.post1-py3.10.egg (from freud-analysis->dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (1.3.0.post1)\nRequirement already satisfied: scipy>=1.1 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from freud-analysis->dmff==0.2.1.dev222+g8efbe63) (1.9.3)\nBuilding wheels for collected packages: dmff\n Building wheel for dmff (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25h Created wheel for dmff: filename=dmff-0.2.1.dev222+g8efbe63-py3-none-any.whl size=93258 sha256=f20f32e539489412cad4c9a61a0e90b4c18f0c361fba252181ecc0ca6a337222\n Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-cjaq0s7q/wheels/f3/08/c8/63a66e9272163ceeb3675eda2e65e58a3e3c8a96296799182d\nSuccessfully built dmff\nInstalling collected packages: dmff\nSuccessfully installed dmff-0.2.1.dev222+g8efbe63\n\u001b[33mWARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv\u001b[0m\u001b[33m\n\u001b[0m","output_type":"stream"}],"id":"cb612446-c7f3-4c27-9733-315c22700387"},{"cell_type":"markdown","source":"Install the required libraries; this step is time-consuming, so please be patient.","metadata":{},"id":"54a8934f-d0f8-47be-97b7-d896fdc4335e"},{"cell_type":"code","source":"! mamba install openmm=7.7.0 rdkit -c conda-forge -y\n! pip install parmed mdtraj pymbar networkx","metadata":{"collapsed":true,"jupyter":{"outputs_hidden":true},"trusted":true},"execution_count":3,"outputs":[{"name":"stdout","text":"\n __ __ __ __\n / \\ / \\ / \\ / \\\n / \\/ \\/ \\/ \\\n███████████████/ /██/ /██/ /██/ /████████████████████████\n / / \\ / \\ / \\ / \\ \\____\n / / \\_/ \\_/ \\_/ \\ o \\__,\n / _/ \\_____/ `\n |/\n ███╗ ███╗ █████╗ ███╗ ███╗██████╗ █████╗\n ████╗ ████║██╔══██╗████╗ ████║██╔══██╗██╔══██╗\n ██╔████╔██║███████║██╔████╔██║██████╔╝███████║\n ██║╚██╔╝██║██╔══██║██║╚██╔╝██║██╔══██╗██╔══██║\n ██║ ╚═╝ ██║██║ ██║██║ ╚═╝ ██║██████╔╝██║ ██║\n ╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝\n\n mamba (0.27.0) supported by @QuantStack\n\n GitHub: https://github.com/mamba-org/mamba\n Twitter: https://twitter.com/QuantStack\n\n█████████████████████████████████████████████████████████████\n\n\nLooking for: ['openmm=7.7.0', 'rdkit']\n\n\u001b[?25l\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.0s\n\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.1s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\nconda-forge/noarch \u001b[33m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\npkgs/main/linux-64 \u001b[33m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\npkgs/main/noarch \u001b[90m━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━\u001b[0m 0.0 B / ??.?MB @ ??.?MB/s 0.1s\npkgs/r/linux-64 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(setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25hRequirement already satisfied: mdtraj in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (1.9.7)\nRequirement already satisfied: pymbar in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (4.0.1)\nCollecting networkx\n Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/a8/05/9d4f9b78ead6b2661d6e8ea772e111fc4a9fbd866ad0c81906c11206b55e/networkx-3.1-py3-none-any.whl (2.1 MB)\n\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.1/2.1 MB\u001b[0m \u001b[31m51.6 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m00:01\u001b[0m\n\u001b[?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.6 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (1.23.4)\nRequirement already satisfied: astunparse in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (1.6.3)\nRequirement already satisfied: pyparsing in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (3.0.9)\nRequirement already satisfied: scipy in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from mdtraj) (1.9.3)\nRequirement already satisfied: jax in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from pymbar) (0.3.17)\nRequirement already satisfied: numexpr in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from pymbar) (2.8.4)\nRequirement already satisfied: jaxlib in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from pymbar) (0.3.15+cuda11.cudnn82)\nRequirement already satisfied: wheel<1.0,>=0.23.0 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from astunparse->mdtraj) (0.37.1)\nRequirement already satisfied: six<2.0,>=1.6.1 in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from astunparse->mdtraj) (1.16.0)\nRequirement already satisfied: typing-extensions in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (4.8.0)\nRequirement already satisfied: opt-einsum in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (3.3.0)\nRequirement already satisfied: etils[epath] in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (0.9.0)\nRequirement already satisfied: absl-py in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from jax->pymbar) (1.3.0)\nRequirement already satisfied: importlib_resources in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from etils[epath]->jax->pymbar) (5.10.0)\nRequirement already satisfied: zipp in /opt/mamba/lib/python3.10/site-packages (from etils[epath]->jax->pymbar) (3.10.0)\nBuilding wheels for collected packages: parmed\n Building wheel for parmed (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n\u001b[?25h Created wheel for parmed: filename=ParmEd-4.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl size=1250051 sha256=8937550b1672378a608d73fce57d2b08e1708c0bafae003244ab6d6a0cfd5556\n Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/3c/92/a9/7282efbb63e0a2699132aa10ec070aad1688e7e0885b8832ea\nSuccessfully built parmed\nInstalling collected packages: parmed, networkx\nSuccessfully installed networkx-3.1 parmed-4.1.0\n\u001b[33mWARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv\u001b[0m\u001b[33m\n\u001b[0m","output_type":"stream"}],"id":"829d7d23-ad93-4d15-bf0b-eaf6bd1fe41d"},{"cell_type":"markdown","source":"Copy the example files to the root directory.","metadata":{},"id":"8ca10738-9594-4da1-ab94-f70aa9e238f7"},{"cell_type":"code","source":"! cp DMFF/tests/data/bond1.xml .\n! cp DMFF/tests/data/bond1.pdb .","metadata":{"trusted":true},"execution_count":6,"outputs":[],"id":"9c861cde-19e7-4dbc-9a29-5a3462bba31c"},{"cell_type":"markdown","source":"## Import the necessary libraries","metadata":{},"id":"bc3c4e1f-f874-430a-bc51-35245f4b861f"},{"cell_type":"code","source":"from typing import Tuple\nimport numpy as np\nimport jax.numpy as jnp\nimport jax\nfrom dmff.api.topology import DMFFTopology\nfrom dmff.api.paramset import ParamSet\nfrom dmff.api.xmlio import XMLIO\nfrom dmff.api.hamiltonian import _DMFFGenerators\nfrom dmff.classical.intra import HarmonicBondJaxForce\nfrom dmff.utils import DMFFException, isinstance_jnp","metadata":{"trusted":true},"execution_count":1,"outputs":[{"name":"stderr","text":"2023-09-23 18:08:32.369984: W external/org_tensorflow/tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1: file too short; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64\nWARNING:absl:No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)\n2023-09-23 18:08:32.370046: W external/org_tensorflow/tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)\n","output_type":"stream"}],"id":"30abb3c9-c4e8-4975-86c2-2d1c227c7b01"},{"cell_type":"markdown","source":"## Create the Generator class","metadata":{},"id":"d1c59294-2440-4c4b-8417-676d03ca569d"},{"cell_type":"code","source":"class HarmonicBondGenerator:\n \"\"\"\n A class for generating harmonic bond force field parameters.\n\n Attributes:\n -----------\n name : str\n The name of the force field.\n ffinfo : dict\n The force field information.\n key_type : str\n The type of the key.\n bond_keys : list of tuple\n The keys of the bonds.\n bond_params : list of tuple\n The parameters of the bonds.\n bond_mask : list of float\n The mask of the bonds.\n _use_smarts : bool\n Whether to use SMARTS.\n \"\"\"\n\n def __init__(self, ffinfo: dict, paramset: ParamSet):\n \"\"\"\n Initializes the HarmonicBondGenerator.\n\n Parameters:\n -----------\n ffinfo : dict\n The force field information.\n paramset : ParamSet\n The parameter set.\n \"\"\"\n self.name = \"HarmonicBondForce\" # 初始化Generator所关联的势函数名称\n self.ffinfo = ffinfo # 绑定这一Generator所对应的力场文件信息\n paramset.addField(self.name) # 在参数集中注册一个Field，用于存储这一势函数相关的参数。ParamSet介绍见下文。\n self.key_type = None\n\n bond_keys, bond_params, bond_mask = [], [], [] # 创建bond_keys, bond_params, bond_mask三个List，每个key对应着相应位置的力场参数与mask。\n for node in self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"]:\n attribs = node[\"attrib\"]\n \n # 判断bond term使用\"type\"还是\"class\"进行匹配。目前仅支持基于这两个属性的参数匹配，并且不允许混搭。\n if self.key_type is None and \"type1\" in attribs:\n self.key_type = \"type\"\n elif self.key_type is None and \"class1\" in attribs:\n self.key_type = \"class\"\n elif self.key_type is not None and f\"{self.key_type}1\" not in attribs:\n raise ValueError(\"Keyword 'class' or 'type' cannot be used together.\")\n else:\n raise ValueError(\"Cannot find key type for HarmonicBondForce.\")\n key = (attribs[self.key_type + \"1\"], attribs[self.key_type + \"2\"])\n bond_keys.append(key)\n\n k = float(attribs[\"k\"])\n r0 = float(attribs[\"length\"])\n bond_params.append([k, r0])\n\n # when the node has mask attribute, it means that the parameter is not trainable. \n # the gradient of this parameter will be zero.\n mask = 1.0\n if \"mask\" in attribs and attribs[\"mask\"].upper() == \"TRUE\":\n mask = 0.0\n bond_mask.append(mask)\n\n self.bond_keys = bond_keys\n bond_length = jnp.array([i[1] for i in bond_params])\n bond_k = jnp.array([i[0] for i in bond_params])\n bond_mask = jnp.array(bond_mask)\n\n # 在ParamSet中注册参数。\n # 在Generator初始化结束后，我们可以通过ParamSet调用这些参数，不经过Generator，进而保证这些参数与Generator无关。\n # 可优化的参数与函数独立存在，不构成闭包，是可微分编程正确求导的前提。\n paramset.addParameter(bond_length, \"length\", field=self.name, mask=bond_mask) # register parameters to ParamSet\n paramset.addParameter(bond_k, \"k\", field=self.name, mask=bond_mask) # register parameters to ParamSet\n \n def getName(self) -> str:\n \"\"\"\n Returns the name of the force field.\n\n Returns:\n --------\n str\n The name of the force field.\n \"\"\"\n return self.name\n \n # 根据输入的ParamSet直接修改self.ffinfo的值。\n # self.ffinfo是解析xml力场文件后得到的dict，在保持格式约定的前提下，可以直接与xml文件互转。\n # 修改self.ffinfo中参数的值，而后我们可以直接将self.ffinfo渲染成新的力场参数文件。\n # 这一函数的入参是固定的。\n def overwrite(self, paramset: ParamSet) -> None:\n \"\"\"\n Overwrites the parameter set.\n\n Parameters:\n -----------\n paramset : ParamSet\n The parameter set.\n \"\"\"\n bond_node_indices = [i for i in range(len(self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"])) if self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][i][\"name\"] == \"Bond\"]\n\n bond_length = paramset[self.name][\"length\"]\n bond_k = paramset[self.name][\"k\"]\n bond_msks = paramset.mask[self.name][\"length\"]\n for nnode, key in enumerate(self.bond_keys):\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"] = {}\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][f\"{self.key_type}1\"] = key[0]\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][f\"{self.key_type}2\"] = key[1]\n r0 = bond_length[nnode]\n k = bond_k[nnode]\n mask = bond_msks[nnode]\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][\"k\"] = str(k)\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][\"length\"] = str(r0)\n if mask < 0.999:\n self.ffinfo[\"Forces\"][self.name][\"node\"][bond_node_indices[nnode]][\"attrib\"][\"mask\"] = \"true\"\n\n # 工具函数，用于查找与选定bond匹配的key的角标\n def _find_key_index(self, key: Tuple[str, str]) -> int:\n \"\"\"\n Finds the index of the key.\n\n Parameters:\n -----------\n key : tuple of str\n The key.\n\n Returns:\n --------\n int\n The index of the key.\n \"\"\"\n for i, k in enumerate(self.bond_keys):\n if k[0] == key[0] and k[1] == key[1]:\n return i\n if k[0] == key[1] and k[1] == key[0]:\n return i\n return None\n\n # 撰写方法来创建势函数。\n # 对于不同的topdata，我们所构造的势函数是不同的。\n # Generator负责基于输入的topdata构建从能量到力场参数的求导链，这使得Generator仅与力场参数相关，与各个体系的拓扑无关。\n # 这一函数的入参是固定的。\n def createPotential(self, topdata: DMFFTopology, nonbondedMethod,\n nonbondedCutoff, args):\n \"\"\"\n Creates the potential.\n\n Parameters:\n -----------\n topdata : DMFFTopology\n The topology data.\n nonbondedMethod : str\n The nonbonded method.\n nonbondedCutoff : float\n The nonbonded cutoff.\n args : list\n The arguments.\n\n Returns:\n --------\n function\n The potential function.\n \"\"\"\n # 按照HarmonicBondForce的要求遍历体系中所有的bond，进行匹配\n bond_a1, bond_a2, bond_indices = [], [], []\n for bond in topdata.bonds():\n a1, a2 = bond.atom1, bond.atom2\n i1, i2 = a1.index, a2.index\n if self.key_type == \"type\":\n key = (a1.meta[\"type\"], a2.meta[\"type\"])\n elif self.key_type == \"class\":\n key = (a1.meta[\"class\"], a2.meta[\"class\"])\n idx = self._find_key_index(key)\n if idx is None:\n continue\n bond_a1.append(i1)\n bond_a2.append(i2)\n bond_indices.append(idx)\n bond_a1 = jnp.array(bond_a1)\n bond_a2 = jnp.array(bond_a2)\n bond_indices = jnp.array(bond_indices)\n \n # 创建势函数\n harmonic_bond_force = HarmonicBondJaxForce(bond_a1, bond_a2, bond_indices)\n harmonic_bond_energy = harmonic_bond_force.generate_get_energy()\n \n # 包装成统一的potential_function函数形式，传入四个参数：positions, box, pairs, parameters。\n def potential_fn(positions: jnp.ndarray, box: jnp.ndarray, pairs: jnp.ndarray, params: ParamSet) -> jnp.ndarray:\n isinstance_jnp(positions, box, params)\n energy = harmonic_bond_energy(positions, box, pairs, params[self.name][\"k\"], params[self.name][\"length\"])\n return energy\n\n self._jaxPotential = potential_fn\n return potential_fn\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":2,"outputs":[],"id":"62d85f8b-d1fe-4842-b8c8-e2fcb6f09c25"},{"cell_type":"markdown","source":"## Register the Generator with DMFF and bind it to a specific Force in the XML file","metadata":{},"id":"51168e46-d582-42b8-a65f-1320f7a09161"},{"cell_type":"code","source":"# register the generator\n_DMFFGenerators[\"HarmonicBondForce\"] = HarmonicBondGenerator","metadata":{"trusted":true},"execution_count":3,"outputs":[],"id":"b48500d8-4e24-4f3d-bb30-5dabf3475a24"},{"cell_type":"markdown","source":"## Test\n\n### Test system energy calculation using OpenMM","metadata":{},"id":"2a0f799e-c5ff-4d60-bbb8-4b075a1138d3"},{"cell_type":"code","source":"import openmm as mm\nimport openmm.app as app\nimport openmm.unit as unit\n\n\npdb = app.PDBFile(\"bond1.pdb\")\nff = app.ForceField(\"bond1.xml\")\nsystem = ff.createSystem(pdb.topology)\ninteg = mm.VerletIntegrator(1e-10)\ncontext = mm.Context(system, integ)\ncontext.setPositions(pdb.getPositions())\nenergy = context.getState(getEnergy=True).getPotentialEnergy()\nprint(\"OpenMM:\", energy)","metadata":{"trusted":true},"execution_count":4,"outputs":[{"name":"stdout","text":"OpenMM: 1389.1622953572387 kJ/mol\n","output_type":"stream"}],"id":"2d6c4b52-64a7-44e4-aaef-de243fdb0093"},{"cell_type":"markdown","source":"### Test system energy calculation using DMFF","metadata":{},"id":"1d32e830-500c-4ae1-bbf9-f69214196423"},{"cell_type":"code","source":"from dmff.operators import TemplateATypeOperator\n\n# 体系坐标。\npos = pdb.getPositions(asNumpy=True).value_in_unit(unit.nanometer)\npos = jnp.array(pos)\n\n# DMFF格式下的体系拓扑，支持直接基于openmm的topology对象进行初始化。\ndmfftop = DMFFTopology(from_top=pdb.topology)\n\n# 盒子，在这一示例中并无用处。\nbox = np.eye(3) * 10.0\nbox = jnp.array(box)\n\n# XML力场读写工具\nxmlio = XMLIO()\nxmlio.loadXML(\"bond1.xml\")\n# 将xml文件解析为Dict，命名为ffinfo\nffinfo = xmlio.parseXML()\n\n# 根据力场文件中的residue template，基于图同构，为topology中各个atom赋予atom type，存储于Atom.meta中。\ntempOP = TemplateATypeOperator(ffinfo)\ntop_atype = tempOP(dmfftop)\nfor atom in top_atype.atoms():\n print(\"Meta data:\", atom.meta)\nprint()\n \n# 初始化ParamSet。\n# ParamSet是一个PyTree类。它类似一个字典，但被限制了深度，只有两层。\n# 第一层叫做Field，按照势函数名称分类，对于这个示例，就是HarmonicBondForce。\n# 第二层是势函数的各个参数，在这个示例中即为length和k。\n# mask也被初始化于ParamSet中，本示例中暂不展示。\nparamset = ParamSet()\n# 初始化Generator。\ngenerator = HarmonicBondGenerator(ffinfo, paramset)\n\n# 查看ParamSet。\nprint(paramset.parameters)\nprint()\n\n# init potential\npotential = generator.createPotential(top_atype, app.NoCutoff, 1.0, {})\nenergy = potential(pos, box, [], paramset)\nprint(f\"DMFF: {energy} kJ/mol\")","metadata":{"trusted":true},"execution_count":20,"outputs":[{"name":"stdout","text":"Meta data: {'element': 'N', 'external_bond': False, 'type': 'n1', 'class': 'n1'}\nMeta data: {'element': 'N', 'external_bond': False, 'type': 'n2', 'class': 'n2'}\n\n{'HarmonicBondForce': {'length': DeviceArray([0.09572], dtype=float32), 'k': DeviceArray([462750.4], dtype=float32)}}\n\nDMFF: 1389.1622314453125 kJ/mol\n","output_type":"stream"}],"id":"954a429e-b123-42e1-85cd-22497e31ac88"},{"cell_type":"markdown","source":"### XML force field file update example","metadata":{},"id":"aa4d422d-ab5f-4d62-b611-de2460c56527"},{"cell_type":"code","source":"print(\">>>> Before updating <<<<\")\n! cat bond1.xml\n\nparamset[\"HarmonicBondForce\"][\"length\"] = paramset[\"HarmonicBondForce\"][\"length\"].at[0].set(0.1)\n\ngenerator.overwrite(paramset)\nxmlio.writeXML(\"bond_update.xml\", ffinfo)\nprint(\"\\n\\n>>>> After updating <<<<\")\n! cat bond_update.xml\n","metadata":{"trusted":true},"execution_count":27,"outputs":[{"name":"stdout","text":">>>> Before updating <<<<\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n\n>>>> After updating <<<<\n\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\n","output_type":"stream"}],"id":"0f319818-f425-4141-9b92-71237e2fc62d"},{"cell_type":"code","source":"","metadata":{},"execution_count":null,"outputs":[],"id":"f1369677-c20f-42bd-9307-e04ae5246a28"}]}
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/dev_guide/introduction.md b/docs/dev_guide/introduction.md
index bcc363369..03c7a1eb5 100644
--- a/docs/dev_guide/introduction.md
+++ b/docs/dev_guide/introduction.md
@@ -21,4 +21,4 @@ In the *Document Writing* section, we will talk about how to write docs for your
In the *Checklist before PR* section is what you should do before you submit your PR to Github. In this section, you will learn how to write unit tests, check format, and add proper commentsin your code.
Finally, we will provide a case study, guiding you step-by-step on *how to write a generator*.
-+ [An example for developing: how to write a generator?](docs/dev_guide/generator.ipynb)
++ [An example for developing: how to write a generator?](./generator.ipynb)
diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md
index fbfbca413..ae2190aa9 100644
--- a/docs/index.md
+++ b/docs/index.md
@@ -16,25 +16,25 @@ DOI: 10.1021/acs.jctc.2c01297`
## User Guide
-+ [1. Introduction](docs/user_guide/1.introduction.md)
-+ [2. Installation](docs/user_guide/2.installation.md)
-+ [3. Basic Usage](docs/user_guide/3.usage.md)
-+ [4. Modules](docs/user_guide/4.modules.md)
- + [Classical](docs/user_guide/4.1classical.md)
- + [ADMP](docs/user_guide/4.2ADMPPmeForce.md)
- + [Qeq](docs/user_guide/4.3ADMPQeqForce.md)
- + [Machine Learning](docs/user_guide/4.4MLForce.md)
- + [Optimization](docs/user_guide/4.5Optimization.md)
- + [Mbar Estimator](docs/user_guide/4.6MBAR.md)
- + [OpenMM Plugin](docs/user_guide/4.7OpenMMplugin.md)
-+ [5. Advanced examples](docs/user_guide/DMFF_example.ipynb)
++ [1. Introduction](./user_guide/1.introduction.md)
++ [2. Installation](./user_guide/2.installation.md)
++ [3. Basic Usage](./user_guide/3.usage.md)
++ [4. Modules](./user_guide/4.modules.md)
+ + [Classical](./user_guide/4.1classical.md)
+ + [ADMP](./user_guide/4.2ADMPPmeForce.md)
+ + [Qeq](./user_guide/4.3ADMPQeqForce.md)
+ + [Machine Learning](./user_guide/4.4MLForce.md)
+ + [Optimization](./user_guide/4.5Optimization.md)
+ + [Mbar Estimator](./user_guide/4.6MBAR.md)
+ + [OpenMM Plugin](./user_guide/4.7OpenMMplugin.md)
++ [5. Advanced examples](./user_guide/DMFF_example.ipynb)
## Developer Guide
-+ [1. Introduction](docs/dev_guide/introduction.md)
-+ [2. Software architecture](docs/dev_guide/arch.md)
-+ [3. Coding conventions](docs/dev_guide/convention.md)
-+ [4. Document writing](docs/dev_guide/write_docs.md)
-+ [5. An example for developing: how to write a generator?](docs/dev_guide/generator.ipynb)
++ [1. Introduction](./dev_guide/introduction.md)
++ [2. Software architecture](./dev_guide/arch.md)
++ [3. Coding conventions](./dev_guide/convention.md)
++ [4. Document writing](./dev_guide/write_docs.md)
++ [5. An example for developing: how to write a generator?](./dev_guide/generator.ipynb)
## Code Structure
diff --git a/docs/user_guide/1.introduction.md b/docs/user_guide/1.introduction.md
index db397f374..3e1251bf3 100644
--- a/docs/user_guide/1.introduction.md
+++ b/docs/user_guide/1.introduction.md
@@ -2,10 +2,10 @@
In this user guide, you will learn:
-- [DMFF Installation](./installation.md)
-- [Basic Usage](./usage.md) of DMFF, including how to compute energy, forces and parametric gradients
-- [New modules release]
-- [Advanced examples] of DMFF, which can help you quickly get started with DMFF
+- [DMFF Installation](./2.installation.md)
+- [Basic Usage](./3.usage.md) of DMFF, including how to compute energy, forces and parametric gradients
+- [New modules release](./4.modules.md)
+- [Advanced examples](./DMFF_example.ipynb) of DMFF, which can help you quickly get started with DMFF
The first thing you should know is that DMFF is not an actual force field model (such as OPLS or AMBER), but a differentiable implementation of various force field (or "potential") functional forms. It contains following modules:
diff --git a/docs/user_guide/4.modules.md b/docs/user_guide/4.modules.md
index 40d8bcb13..b47d43c87 100644
--- a/docs/user_guide/4.modules.md
+++ b/docs/user_guide/4.modules.md
@@ -2,10 +2,10 @@
In this part, you will see 7 modules of DMFF, some of which are newly released in version 1.0.0. Let's get started with them:
-+ [Classical](docs/user_guide/4.1classical.md)
-+ [ADMP](docs/user_guide/4.2ADMPPmeForce.md)
-+ [Qeq](docs/user_guide/4.3ADMPQeqForce.md)
-+ [Machine Learning](docs/user_guide/4.4MLForce.md)
-+ [Optimization](docs/user_guide/4.5Optimization.md)
-+ [Mbar Estimator](docs/user_guide/4.6MBAR.md)
-+ [OpenMM Plugin](docs/user_guide/4.7OpenMMplugin.md)
++ [Classical](./4.1classical.md)
++ [ADMP](./4.2ADMPPmeForce.md)
++ [Qeq](./4.3ADMPQeqForce.md)
++ [Machine Learning](./4.4MLForce.md)
++ [Optimization](./4.5Optimization.md)
++ [Mbar Estimator](./4.6MBAR.md)
++ [OpenMM Plugin](./4.7OpenMMplugin.md)
diff --git a/examples/DMC/init.dcd b/examples/DMC/init.dcd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1436a2bbd2e5ed407f25e340fdf7ba5e2bacb066
GIT binary patch
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