5.4. [train] セクション

訓練データから配置エネルギー予測モデルを学習する学習器の設定を行います。

予測モデルの作成・学習には外部のプログラムを利用します。 現在はaenetのみに対応しています。 ソフトウェア固有の注意事項（入力ファイル名など）は 機械学習モデルソルバー利用時の注意点 を参照してください.

本セクションは以下のようなファイルフォーマットをしています.

[train] # モデル学習器の設定
type = 'aenet'
base_input_dir = './aenet_train_input'
exe_command = ['~/git/aenet/bin/generate.x-2.0.4-ifort_serial',
              'srun ~/git/aenet/bin/train.x-2.0.4-ifort_intelmpi']
ignore_species = ["O"]

5.4.1. 入力形式

keyword = value の形式でキーワードとその値を指定します. また, #をつけることでコメントを入力することができます(それ以降の文字は無視されます).

5.4.2. キーワード

• type

  形式 : str型

  説明 : 訓練データから配置エネルギー予測モデルを学習する学習器の設定を行います.現在のところ、abICSではaenetのみに対応しています.

• base_input_dir

  形式 : str型

  説明 : 設定したディレクトリの中に、学習器の設定ファイルを設置します.

• exe_command

  形式 : strのlist型

  説明 : aenetの generate.x と train.x へのパスを指定します。 train.x についてはMPI並列版が利用可能で、その場合は、上の例で示すように、MPI実行するためのコマンド（ srun 、 mpirun など）を合わせて設定してください。

• ignore_species

  形式 : list型

  説明 : aenet などのニューラルネットワークモデルで「無視」する原子種を指定します. 常に占有率が1のものについては、ニューラルネットワークモデルの訓練および評価時に存在を無視した方が、計算効率が高くなります.