Dechin的博客

摘要： 本文介绍了热门AI框架PyTorch的conda安装方案，与简单的自动微分示例。并顺带讲解了一下PyTorch开源Github仓库中的两个Issue内容，分别是自动微分的关键词参数输入问题与自动微分参数数量不匹配时的参数返回问题，并包含了这两个Issue的解决方案。 阅读全文

摘要： 本文介绍了4种方法，可以在Markdown或者是LaTex的语法中实现文字、符号的上下标。公式的上下标大家都很清楚了，这里主要介绍的是文字的上下标，而且要保持使用归正的字体。在这些方法中，既可以使用公式+取消斜体的操作，也可以使用前端的一些上下标标签，还可以直接调用LaTex中的上下标“函数”。 阅读全文

摘要： Plumed是一个强大的分子模拟数据处理工具，可以在模拟的过程中逐步分析，也可以保存模拟的轨迹做后分析。本文紧接前面的“增强采样软件PLUMED的安装与使用”文章，还有“直方图与核密度估计”文章。介绍了如何使用Plumed后分析工具，对输出的反应坐标的轨迹进行核密度估计。 阅读全文

摘要： 不同于符号微分、手动微分和差分法，自动微分方法有着使用简单、计算精度较高、性能较好等优势，因此在各大深度学习框架中得到了广泛的应用。虽然每个框架所使用的自动微分的原理不尽相同，但大致都是基于链式法则计算结合图计算的一些优化。如果是自己动手来手搓一个自动微分框架的话，大致就只能实现一下一阶的链式法则的自动微分。 阅读全文

摘要： 核密度估计（KDE）方法，相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度，以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例，演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现，是一个比较基础的概率分布近似手段。 阅读全文

摘要： 本文主要介绍一些Python的Tkinter GUI框架的常用功能模块，包含基本窗口的创建、菜单栏、文本框、TreeView、按钮、滚动条、标签的设定等，另外包含了一些面向对象的GUI的简单示例。总的来说，Tkinter加上第三方的ttk，基本的GUI功能是都具备的，可以用来实现一些简单的小项目。对于大的项目来说，用PyQT/QT可能会是一个更加专业的选择。 阅读全文

摘要： 本文主要介绍了一个关于MindSpore运行报错RuntimeError的解决方案。这个报错的内容提示信息说的是安装完成MindSpore之后，找不到GPU的CUDA环境，只能使用CPU运行环境。出现这个报错是因为手动编译安装MindSpore之后，需要配置一些环境变量。而如果是使用pip或者conda安装mindspore的话，会自动的识别到CUDA环境并添加到环境变量中去。因此，解决这个报错，我们只需要把相关的CUDA环境路径添加到环境变量中即可。 阅读全文

摘要： 本文主要分享了文献Multibody molecular docking on a quantum annealer中的主要建模思路和初步的测试结果，可以实现QUBO模型求解多体分子对接的问题。在目前常见的分子对接软件中，更多的是实现的两体对接，多体对接的采样空间有可能会随着分子数量的增长而指数增长。而借助于量子退火机或者是量子计算机来求解这样的一个问题，不失为一个较好的思路。 阅读全文

摘要： 在MindSpore编译计算图的过程中，会把从编译构建好的whl包中引入的模块视为第三方库，也就没有办法在即时编译的阶段入图。普通的math和numpy等第三方库不入图也不会影响计算。但如果是基于MindSpore本身开发的一些函数，如果用到了Jit、Grad和Vmap，那么有可能出现无法入图的问题，就会出现RuntimeError报错。解决方法就是设置一个跟即时编译有关的环境变量，把相关的第三方包引用修改为内部引用。 阅读全文

摘要： 在使用浮点数计算时，尤其是在使用AI框架的过程中，我们往往使用的是float32单精度浮点数，这也跟GPU的硬件架构有关系。但是使用单精度浮点数的过程中，务必要考虑到累加误差和大数吃小数的问题，这两个问题在长时间的迭代过程中，有可能会直接导致计算结果就是错误的。而如果在计算的过程中使用Kahan求和公式，则可以避免这种大数吃小数的问题。Kahan求和公式的本质，就是把大数和小数分开进行计算，这样可以一定程度上达到接近于float64双精度浮点数的运算精度。 阅读全文

摘要： 不同于符号微分和手动微分，基于链式法则的自动微分不仅有极高的速度，还不需要去手动推导微分，在深度学习领域有非常广泛的应用。本文主要通过几个案例，分别介绍了一下在MindSpore深度学习框架中，如何使用grad函数和GradOperation类，分别对函数和类进行自动微分计算。 阅读全文

摘要： 在IPython中或者Jupyter Notebook中，一个函数被加载以后，如果这个函数或者模块的主体被修改了，那么就算是在IPython中重新Import一次，在程序执行中也只是去加载内存中的模块，而不是我们修改之后的内容。而IPython支持了一些魔术命令配置，其中autoreload这个魔术命令可以允许我们去配置是否需要重载函数模块。其中不仅包含通用性的全局配置，还支持指向性的配置方法。 阅读全文

摘要： 基于力场的分子动力学模拟，其实可以看做是一个最简单的机器学习模型，具有计算成本低的特点，在药物研发、生物化学和计算物理学等研究领域存在广泛的应用。那么，如何去快速的开发一个新的力场，在传统的MD模拟软件中其实可能是一个不小的门槛，而基于MindSpore框架开发的MindSponge分子动力学模拟软件，则具有这种便捷开发的特性。本文通过一个简单的示例，介绍了如何在MindSponge分子动力学模拟框架内构建一个自定义的分子力场，可以正常的执行分子动力学模拟迭代过程并保存相应的结果和输出。 阅读全文

摘要： 本文主要介绍了一个在使用MindSpore框架进行编程的时候遇到的一个小问题--重复设定运算设备的编号。之所以会出现这个问题，是因为在调用的包里面有对MindSpore的引用，里面还包含了一些基于MindSpore的运算和即时编译，因此如果不给定设备编号的话，MindSpore内部会默认分配一个设备编号。而如果我们在自己的测试案例中又希望指定一个设备编号，那么就要把这个set_context句柄放在引用的最前面。 阅读全文

摘要： 当我们使用GPU进行快速运算时，虽然可以用成熟的深度学习框架如MindSpore和PyTorch等进行实现，但其实从速度上来说，最快不过直接使用C/C++的CUDA来实现。也正是因为如此，在MindSpore框架中支持了对CUDA实现的算子的直接调用，只是在格式规范上有一定的要求。本文主要介绍MindSpore调用本地CUDA算子的一些规范化和技巧。 阅读全文