sponge.colvar.Atoms
- class sponge.colvar.Atoms(index: Union[Tensor, ndarray, List[int]], batched: bool = False, keep_in_box: bool = False, dimension: int = 3, name: str = 'atoms')[源代码]
Atoms Cell是AtomsBase的一个子类，它使用原子索引数组进行初始化。
在初始化时，Atoms Cell接受一个原子索引数组作为输入，这个数组可以是对所有行走器都通用的，也可以对每个行走器都有一个单独的索引。
要设置一个通用的原子索引，将 batched 设置为 False ，其中 index 的shape与 Atoms Cell的shape相同，即 (a_1, a_2, … , a_n) ，返回的张量的shape为 (B, a_1, a_2, … , a_n, D) 。其中B是批量大小，即模拟中的步行者数量。{a_i}是特定原子的维度。D是仿真系统的维度。通常为3。
要为每个行走器设置单独的原子索引，将 batched 设置为 True。在这种情况下，index 的shape为 (B, a_1, a_2, … , a_n) ，而 Atoms Cell的shape为 (a_1, a_2, … , a_n) 。原子索引的batch size B 应与模拟系统的batch size相同。Atoms Cell返回的张量的shape为 (B, a_1, a_2, … , a_n, D) 。
- 参数：
index (Union[Tensor, ndarray, List[int]]) - 特定原子的索引数组。张量的shape为 (a_1, a_2, …, a_n) 或 (B, a_1, a_2, …, a_n) ，数据类型为int。
batched (bool) - 索引的第一个维度是否为批大小。默认值：
False。keep_in_box (bool) - 是否在PBC box中替换坐标。默认值：
False。dimension (int) - 仿真系统的空间维度。默认值：3。
name (str) - Colvar的名称。默认值：'atoms'。
- 支持平台：
AscendGPU
样例：
>>> import mindspore as ms >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor >>> from sponge.colvar import Atoms >>> crd = Tensor(np.random.random((4, 3)), ms.float32) >>> crd Tensor(shape=[4, 3], dtype=Float32, value= [[ 2.47492954e-01, 9.78153408e-01, 1.44034222e-01], [ 2.36211464e-01, 3.35842371e-01, 8.39536846e-01], [ 8.82235169e-01, 5.98322928e-01, 6.68052316e-01], [ 7.17712820e-01, 4.72498119e-01, 1.69098437e-01]]) >>> atom_1 = Atoms(0) >>> atom_1(crd) Tensor(shape=[1, 3], dtype=Float32, value= [[ 2.47492954e-01, 9.78153408e-01, 1.44034222e-01]])