docs/dev_guide/generator.ipynb

{"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      \u001b[90m━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.1s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.2s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.2s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.2s\npkgs/main/linux-64   \u001b[33m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.2s\npkgs/main/noarch     \u001b[90m━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.2s\npkgs/r/linux-64      \u001b[90m━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.2s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.3s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.3s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.3s\npkgs/main/linux-64   \u001b[33m━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.3s\npkgs/main/noarch     \u001b[90m━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.3s\npkgs/r/linux-64      \u001b[90m━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.3s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.4s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.4s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.4s\npkgs/main/linux-64   \u001b[33m━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.4s\npkgs/main/noarch     \u001b[90m━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.4s\npkgs/r/linux-64      \u001b[90m━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.4s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.5s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.5s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.5s\npkgs/main/linux-64   \u001b[33m━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.5s\npkgs/main/noarch     \u001b[90m━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.5s\npkgs/r/linux-64      \u001b[33m━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.5s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 0.6s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.6s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.6s\npkgs/main/linux-64   \u001b[33m━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.6s\npkgs/main/noarch     \u001b[90m━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   0.0 B /  ??.?MB @  ??.?MB/s  0.6s\npkgs/r/linux-64      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3.6s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 3.7s\nconda-forge/linux-64 \u001b[33m━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━\u001b[0m   1.2MB /  ??.?MB @ 326.2kB/s  3.7s\nconda-forge/noarch   \u001b[90m━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   7.5MB /  ??.?MB @   2.0MB/s  3.7s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 3.8s\nconda-forge/linux-64 \u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━\u001b[0m   1.6MB /  ??.?MB @ 412.8kB/s  3.8s\nconda-forge/noarch   \u001b[90m━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   8.0MB /  ??.?MB @   2.1MB/s  3.8s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 3.9s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━\u001b[0m   2.0MB /  ??.?MB @ 528.6kB/s  3.9s\nconda-forge/noarch   \u001b[90m━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━\u001b[0m   8.5MB /  ??.?MB @   2.2MB/s  3.9s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 4.0s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━\u001b[0m   2.7MB /  ??.?MB @ 667.1kB/s  4.0s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   9.0MB /  ??.?MB @   2.3MB/s  4.0s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 4.1s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m   3.3MB /  ??.?MB @ 802.1kB/s  4.1s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   9.6MB /  ??.?MB @   2.3MB/s  4.1s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 4.2s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m   3.8MB /  ??.?MB @ 912.6kB/s  4.2s\nconda-forge/noarch   \u001b[33m━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━\u001b[0m  10.1MB /  ??.?MB @   2.4MB/s  4.2s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 4.3s\nconda-forge/linux-64 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5.2s\nconda-forge/noarch   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━  14.2MB @   2.9MB/s Finalizing  5.2s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0Gconda-forge/noarch                                 @   2.9MB/s  5.2s\n[+] 5.3s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━\u001b[0m   8.3MB /  ??.?MB @   1.6MB/s  5.3s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 5.4s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m  10.3MB /  ??.?MB @   1.9MB/s  5.4s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 5.5s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m  10.9MB /  ??.?MB @   2.0MB/s  5.5s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 5.6s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m  11.5MB /  ??.?MB @   2.1MB/s  5.6s\u001b[2K\u001b[1A\u001b[2K\u001b[0G[+] 5.7s\nconda-forge/linux-64 \u001b[90m━━━━━━━━━━━╸\u001b[0m\u001b[33m━━━━━━━━━━━\u001b[0m  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Size\n──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n  Install:\n──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n\n\u001b[32m  + boost                    \u001b[00m      1.78.0  py310hc4a4660_4     conda-forge/linux-64                                363kB\n\u001b[32m  + boost-cpp                \u001b[00m      1.78.0  h5adbc97_2          conda-forge/linux-64                                 16MB\n\u001b[32m  + brotli                   \u001b[00m       1.1.0  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                 19kB\n\u001b[32m  + brotli-bin               \u001b[00m       1.1.0  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                 19kB\n\u001b[32m  + cairo                    \u001b[00m      1.16.0  ha61ee94_1014       conda-forge/linux-64                                  2MB\n\u001b[32m  + 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font-ttf-ubuntu          \u001b[00m        0.83  hab24e00_0          conda-forge/noarch                                    2MB\n\u001b[32m  + fontconfig               \u001b[00m      2.14.2  h14ed4e7_0          conda-forge/linux-64                                272kB\n\u001b[32m  + fonts-conda-ecosystem    \u001b[00m           1  0                   conda-forge/noarch                                    4kB\n\u001b[32m  + fonts-conda-forge        \u001b[00m           1  0                   conda-forge/noarch                                    4kB\n\u001b[32m  + fonttools                \u001b[00m      4.42.1  py310h2372a71_0     conda-forge/linux-64                                  2MB\n\u001b[32m  + freetype                 \u001b[00m      2.12.1  h267a509_2          conda-forge/linux-64                                635kB\n\u001b[32m  + freetype-py              \u001b[00m       2.3.0  pyhd8ed1ab_0        conda-forge/noarch                                   59kB\n\u001b[32m  + gettext                  \u001b[00m      0.21.1  h27087fc_0          conda-forge/linux-64                                  4MB\n\u001b[32m  + greenlet                 \u001b[00m       2.0.2  py310hc6cd4ac_1     conda-forge/linux-64                                191kB\n\u001b[32m  + kiwisolver               \u001b[00m       1.4.5  py310hd41b1e2_1     conda-forge/linux-64                                 73kB\n\u001b[32m  + lcms2                    \u001b[00m        2.15  haa2dc70_1          conda-forge/linux-64                                242kB\n\u001b[32m  + lerc                     \u001b[00m       4.0.0  h27087fc_0          conda-forge/linux-64                                282kB\n\u001b[32m  + libbrotlicommon          \u001b[00m       1.1.0  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                 69kB\n\u001b[32m  + libbrotlidec             \u001b[00m       1.1.0  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                 33kB\n\u001b[32m  + libbrotlienc             \u001b[00m       1.1.0  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                282kB\n\u001b[32m  + libdeflate               \u001b[00m        1.18  h0b41bf4_0          conda-forge/linux-64                                 65kB\n\u001b[32m  + libexpat                 \u001b[00m       2.5.0  hcb278e6_1          conda-forge/linux-64                                 78kB\n\u001b[32m  + libglib                  \u001b[00m      2.78.0  hebfc3b9_0          conda-forge/linux-64                                  3MB\n\u001b[32m  + libjpeg-turbo            \u001b[00m     2.1.5.1  hd590300_1          conda-forge/linux-64                                496kB\n\u001b[32m  + libpng                   \u001b[00m      1.6.39  h753d276_0          conda-forge/linux-64                                283kB\n\u001b[32m  + libtiff                  \u001b[00m       4.5.1  h8b53f26_1          conda-forge/linux-64                                417kB\n\u001b[32m  + libwebp-base             \u001b[00m       1.3.2  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                402kB\n\u001b[32m  + libxcb                   \u001b[00m        1.13  h7f98852_1004       conda-forge/linux-64                                400kB\n\u001b[32m  + matplotlib-base          \u001b[00m       3.8.0  py310h62c0568_1     conda-forge/linux-64                                  7MB\n\u001b[32m  + munkres                  \u001b[00m       1.1.4  pyh9f0ad1d_0        conda-forge/noarch                                   12kB\n\u001b[32m  + openjpeg                 \u001b[00m       2.5.0  hfec8fc6_2          conda-forge/linux-64                                352kB\n\u001b[32m  + pcre2                    \u001b[00m       10.40  hc3806b6_0          conda-forge/linux-64                                  2MB\n\u001b[32m  + pillow                   \u001b[00m       9.5.0  py310h065c6d2_0     conda-forge/linux-64                                 46MB\n\u001b[32m  + pixman                   \u001b[00m      0.40.0  h36c2ea0_0          conda-forge/linux-64                                643kB\n\u001b[32m  + pthread-stubs            \u001b[00m         0.4  h36c2ea0_1001       conda-forge/linux-64                                  6kB\n\u001b[32m  + pycairo                  \u001b[00m      1.24.0  py310hda9f760_0     conda-forge/linux-64                                113kB\n\u001b[32m  + rdkit                    \u001b[00m   2023.03.3  py310h399bcf7_0     conda-forge/linux-64                                 36MB\n\u001b[32m  + reportlab                \u001b[00m       4.0.4  py310h2372a71_0     conda-forge/linux-64                                  2MB\n\u001b[32m  + rlpycairo                \u001b[00m       0.2.0  pyhd8ed1ab_0        conda-forge/noarch                                   15kB\n\u001b[32m  + sqlalchemy               \u001b[00m      2.0.21  py310h2372a71_0     conda-forge/linux-64                                  3MB\n\u001b[32m  + typing-extensions        \u001b[00m       4.8.0  hd8ed1ab_0          conda-forge/noarch                                   10kB\n\u001b[32m  + typing_extensions        \u001b[00m       4.8.0  pyha770c72_0        conda-forge/noarch                                   35kB\n\u001b[32m  + unicodedata2             \u001b[00m      15.0.0  py310h2372a71_1     conda-forge/linux-64                                374kB\n\u001b[32m  + xorg-kbproto             \u001b[00m       1.0.7  h7f98852_1002       conda-forge/linux-64                                 27kB\n\u001b[32m  + xorg-libice              \u001b[00m      1.0.10  h7f98852_0          conda-forge/linux-64                                 59kB\n\u001b[32m  + xorg-libsm               \u001b[00m       1.2.3  hd9c2040_1000       conda-forge/linux-64                                 26kB\n\u001b[32m  + xorg-libx11              \u001b[00m       1.8.4  h0b41bf4_0          conda-forge/linux-64                                830kB\n\u001b[32m  + xorg-libxau              \u001b[00m      1.0.11  hd590300_0          conda-forge/linux-64                                 14kB\n\u001b[32m  + xorg-libxdmcp            \u001b[00m       1.1.3  h7f98852_0          conda-forge/linux-64                                 19kB\n\u001b[32m  + xorg-libxext             \u001b[00m       1.3.4  h0b41bf4_2          conda-forge/linux-64                                 50kB\n\u001b[32m  + xorg-libxrender          \u001b[00m      0.9.10  h7f98852_1003       conda-forge/linux-64                                 33kB\n\u001b[32m  + xorg-renderproto         \u001b[00m      0.11.1  h7f98852_1002       conda-forge/linux-64                                 10kB\n\u001b[32m  + xorg-xextproto           \u001b[00m       7.3.0  h0b41bf4_1003       conda-forge/linux-64                                 30kB\n\u001b[32m  + xorg-xproto              \u001b[00m      7.0.31  h7f98852_1007       conda-forge/linux-64                                 75kB\n\n  Change:\n──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n\n\u001b[31m  - hdf5                     \u001b[00m      1.12.1  h70be1eb_2          mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main          \n\u001b[32m  + hdf5                     \u001b[00m      1.12.1  nompi_h4df4325_104  conda-forge/linux-64                                  4MB\n\u001b[31m  - python                   \u001b[00m      3.10.6  h582c2e5_0_cpython  conda-forge                                              \n\u001b[32m  + python                   \u001b[00m      3.10.6  ha86cf86_0_cpython  conda-forge/linux-64                                 30MB\n\n  Upgrade:\n──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n\n\u001b[31m  - ca-certificates          \u001b[00m  2022.10.11  h06a4308_0          mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main          \n\u001b[32m  + ca-certificates          \u001b[00m   2023.7.22  hbcca054_0          conda-forge/linux-64                                150kB\n\u001b[31m  - certifi                  \u001b[00m   2022.9.24  py310h06a4308_0     mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main          \n\u001b[32m  + certifi                  \u001b[00m   2023.7.22  pyhd8ed1ab_0        conda-forge/noarch                                  154kB\n\u001b[31m  - cryptography             \u001b[00m      38.0.2  py310h597c629_1     conda-forge                                              \n\u001b[32m  + cryptography             \u001b[00m      38.0.4  py310h600f1e7_0     conda-forge/linux-64                                  1MB\n\u001b[31m  - krb5                     \u001b[00m      1.19.3  h3790be6_0          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + krb5                     \u001b[00m      1.21.2  h659d440_0          conda-forge/linux-64                                  1MB\n\u001b[31m  - libarchive               \u001b[00m       3.5.2  hb890918_3          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libarchive               \u001b[00m       3.6.2  h3d51595_0          conda-forge/linux-64                                836kB\n\u001b[31m  - libcurl                  \u001b[00m      7.86.0  h7bff187_0          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libcurl                  \u001b[00m       8.3.0  hca28451_0          conda-forge/linux-64                                388kB\n\u001b[31m  - libmamba                 \u001b[00m      0.27.0  h0dd8ff0_0          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libmamba                 \u001b[00m       1.5.1  h744094f_0          conda-forge/linux-64                                  2MB\n\u001b[31m  - libmambapy               \u001b[00m      0.27.0  py310hab0e683_0     conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libmambapy               \u001b[00m       1.5.1  py310h39ff949_0     conda-forge/linux-64                                299kB\n\u001b[31m  - libnghttp2               \u001b[00m      1.47.0  hdcd2b5c_1          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libnghttp2               \u001b[00m      1.52.0  h61bc06f_0          conda-forge/linux-64                                622kB\n\u001b[31m  - libsolv                  \u001b[00m      0.7.22  h6239696_0          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libsolv                  \u001b[00m      0.7.24  hfc55251_4          conda-forge/linux-64                                468kB\n\u001b[31m  - libssh2                  \u001b[00m      1.10.0  haa6b8db_3          conda-forge                                              \n\u001b[32m  + libssh2                  \u001b[00m      1.11.0  h0841786_0          conda-forge/linux-64                                271kB\n\u001b[31m  - mamba  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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<ForceField>\n    <AtomTypes>\n        <Type element=\"N\" name=\"n1\" class=\"n1\" mass=\"14.01\"/>\n        <Type element=\"N\" name=\"n2\" class=\"n2\" mass=\"14.01\"/>\n    </AtomTypes>\n    <Residues>\n        <Residue name=\"LIG\">\n            <Atom name=\"N1\" type=\"n1\"/>\n            <Atom name=\"N2\" type=\"n2\"/>\n            <Bond atomName1=\"N1\" atomName2=\"N2\"/>\n        </Residue>\n    </Residues>\n    <HarmonicBondForce>\n        <Bond type1=\"n1\" type2=\"n2\" length=\"0.09572\" k=\"462750.4\"/>\n    </HarmonicBondForce>\n</ForceField>\n\n>>>> After updating <<<<\n<?xml version=\"1.0\" ?>\n<ForceField>\n   <Operators/>\n   <AtomTypes>\n      <Type element=\"N\" name=\"n1\" class=\"n1\" mass=\"14.01\"/>\n      <Type element=\"N\" name=\"n2\" class=\"n2\" mass=\"14.01\"/>\n   </AtomTypes>\n   <Residues>\n      <Residue name=\"LIG\">\n         <Atom name=\"N1\" type=\"n1\"/>\n         <Atom name=\"N2\" type=\"n2\"/>\n         <Bond atomName1=\"N1\" atomName2=\"N2\"/>\n      </Residue>\n   </Residues>\n   <HarmonicBondForce>\n      <Bond type1=\"n1\" type2=\"n2\" k=\"462750.4\" length=\"0.1\"/>\n   </HarmonicBondForce>\n</ForceField>\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"}]}