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 # <div align="center"><strong>Torchani</strong></div>
 ## 简介
 torchani 是一个基于 PyTorch 的神经网络势能（ANI）的开源实现。ANI 是一种利用深度学习模型来预测分子间相互作用力的方法，广泛应用于分子动力学模拟、化学反应路径探索等领域。torchani 的设计目标是提供一种高效、易于使用且高度可扩展的神经网络势能计算工具。
+
 ## 安装
-  源码编译安装，该方式需要安装torch及fastpt工具包；注意使用fastpt包进行源码编译安装时，要严格匹配fastpt、torch、dtk之间的版本号，例如基于dtk2504编译，则fastpt、torch都必须是dtk2504的包，其中fastpt与torch对应的版本号关系为
-|   | fastpt版本 | torch版本    | DTK版本 | 
-| - | -------- | ------- | ------------ | 
-| 1 | 2.0.1+das.dtk2504   | v2.4.1 |  dtk2504| 
-| 1 | 2.1.0+das.dtk2504   | v2.5.1 |  dtk2504| 
-| 1 | 2.0.1+das.dtk25041   | v2.4.1 |  dtk25041| 
-| 1 | 2.1.0+das.dtk25041   | v2.5.1 |  dtk25041| 
-
-## 编译流程
-  ```
-  pip3 install pytest
-  pip3 install wheel
-  pip3 isntall ase
-  pip3 install fastpt-2.0.1+das.dtk2504-py3-none-any.whl #以torch2.4.1，dtk2504为例
-  git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani.git
-  cd torchani
-  git checkout * #切换到相应分支
-  source  /usr/local/bin/fastpt -c
-  python3 setup.py bdist_wheel --cuaev# 该指令用于编译whl包，执行该指令时不必执行前两个指令
-  ```
-## 验证安装
+组件支持组合
+
+   | PyTorch版本 | fastpt版本  |torchani版本      | DTK版本                  | Python版本       | 推荐编译方式 |
+   | ----------- | ----------- | ----------- | ------------------------ | -----------------| ------------ |
+   | 2.5.1       | 2.1.0       |2.2.4        | >= 25.04                 | 3.8、3.10、3.11  | fastpt不转码 |
+   | 2.4.1       | 2.0.1       |2.2.4        | >= 25.04                 | 3.8、3.10、3.11  | fastpt不转码 |
+   
+ pytorch版本大于2.4.1 && dtk版本大于25.04 推荐使用fastpt不转码编译。
+
+### 1、使用pip方式安装
+torchani whl包下载目录：[光和开发者社区](https://download.sourcefind.cn:65024/4/main/)，选择对应的pytorch版本和python版本下载对应torchani的whl包
+```shell
+pip install torch* (下载torch的whl包)
+pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包)
+source  /usr/local/bin/fastpt -E
+pip install torchani* (下载的torchani-fastpt的whl包)
 ```
-pip3 list | grep torchani
-python3
-import torchani 
-torchani.__version__
-#返回版本号
+### 2、使用源码编译方式安装
+
+#### 编译环境准备
+提供基于fastpt不转码编译：
+
+1. 基于光源pytorch基础镜像环境：镜像下载地址：[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。
+
+2. 基于现有python环境：安装pytorch，fastpt whl包下载目录：[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下：
+```shell
+pip3 install pytest
+pip3 install wheel
+pip3 isntall ase
+pip install torch* (下载torch的whl包)
+pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包, 安装顺序，先安装torch，后安装fastpt)
+pip install setuptools==59.5.0 wheel
 ```
-## 测试
-执行测试前需要执行download.sh脚本下载所需数据
+
+#### 源码编译安装
+- 代码下载
+```shell
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani.git # 根据编译需要切换分支
 ```
-source  /usr/local/bin/fastpt -e
-cd tests
-pytest vs
+- 提供2种源码编译方式（进入torchani目录）：
+```
+1. 设置不转码编译环境变量
+source /usr/local/bin/fastpt -C
+
+2. 编译whl包并安装
+python3 setup.py -v bdist_wheel -cuaev
+pip install dist/torchani*
+
+3. 源码编译安装
+python3 setup.py install -cuaev
+```
+#### 注意事项
+ 若使用pip install下载安装过慢，可添加pypi清华源：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
+ ROCM_PATH为dtk的路径，默认为/opt/dtk
+ 在pytorch2.5.1环境下编译需要支持c++17语法，打开setup.py文件，把文件中的 -std=c++14 修改为 -std=c++17

+## 验证
 ```
+ python3
+Python 3.10.12 (main, Feb  4 2025, 14:57:36) [GCC 11.4.0] on linux
+Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
+>>> import torchani
+>>> torchani.__version__
+'2.2.4'
+>>>
+```
+版本号与官方版本同步，查询该软件的版本号，例如2.2.4；
+
+## Known Issue
+- 无
+
+## 参考资料
+- [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md)
+- [README_zh-CN](README_zh-CN.md)
+- [https://github.com/aiqm/torchani](https://github.com/aiqm/torchani)