Dechin的博客

摘要： 本文介绍了在MindSponge分子动力学模拟框架先实现自定义Controller控制器的方法，通过调控体系中的原子坐标和原子速度等，来控制系综的参量。MindSponge分子模拟框架基于MindSpore深度学习框架开发而成，对于开发者尤其是深度学习开发者来说，非常的友好。 阅读全文

摘要： 可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。 阅读全文

摘要： 本文的主要内容是一些统计力学中的基础的概率论知识，如密度函数、分布函数和贝叶斯定理的一些基本概念，主要作为一个简单的知识内容记录和分享，后续还有更多的同系列文章。 阅读全文

摘要： 继上一篇文章从Torch的两个Issue中找到一些类似的问题之后，可以发现深度学习框架对于自定义反向传播函数中的传参还是比较依赖于必备参数，而不是关键字参数，MindSpore深度学习框架也是如此。但是我们可以使用一些临时的解决方案，对此问题进行一定程度上的规避，只要能够自定义的传参顺序传入关键字参数即可。 阅读全文

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