Ferminet: 从头算电子结构计算中Fermionic神经网络的实现
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简介：
Ferminet项目专注于开发Fermionic神经网络技术，用于高效准确地解决从头算电子结构问题，推动量子化学和材料科学领域的研究进展。
FermiNet：费米子神经网络
David Pfau、James S. Spencer、Alex G de G Matthews 和 WMC Foulkes 在《Phys. Rev. Research》2, 033429 (2020) 中介绍了 FermiNet，这是一种使用变分蒙特卡洛方法来学习原子和分子基态波函数的神经网络。
安装
要进行安装，请运行 `pip install -e .` 来安装所有必需的依赖项。建议在完成此操作之前创建一个虚拟环境。
1. 创建一个新的Python 3.7虚拟环境：
```
virtualenv -p python3.7 ~/venvferminet
```
2. 激活该环境：
```
source ~/venvferminet/bin/activate
```
3. 安装FermiNet:
```
pip install -e .
```
如果您有可用的GPU（强烈建议使用以加快训练速度），请运行 `pip install -e .[tensorflow-gpu]` 来安装带有GPU支持的TensorFlow。
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