先把你现在的理解确认一下，然后再给一个 可以直接用的配方 。 1. 先统一一下概念：在你这个场景下 effective_epochs 怎么算 batch_size="auto" 默认含义：一批里的 原子总数 ≥ 32 。 你的每个结构本身原子数都 >32 ⇒ 每个 batch 只含 1 frame ⇒ batch_size(按 frame 算) = 1 DeePMD 里 stop_batch 就是 训练用的总 batch 数（SGD 步数） 。 所以在你的 case： [ ] 你说的 “所以 stop_batch/Nframes = effective_epochs” 在 batch_size=1 的前提下 是对的。 2. DeepMD 社区实际怎么用 stop_batch？ 从官方示例和 paper 可以看出典型量级： 原始 DeePMD JCP 文章中示例：batch_size=4、 stop_batch = 1e6 ； 官方教程里也给 stop_batch = 1e6, batch_size=1 的示例，另一种是 stop_batch = 5e5, batch_size="auto" 。 DeePMD GitHub 讨论区很多 DP-GEN 输入都是 stop_batch = 4e5–5e5 ，配合 decay_steps ~ 2.5e3–4e3 ； 也有 maintainer 明说： 如果训练没收敛，就加大 stop_batch，并相应调大 decay_steps ，保证最终学习率在 1e-8 量级。 没有人给一个“圣经级”的固定公式 ，但大家的 implicit pattern 基本是： 小数据库（几千帧） → stop_batch ~ 1e6 ； 大数据库（上百万帧） → stop_batch 往往做到几百万。 也就是说， effective_epochs 绝对不会搞到 100 那么夸张 ，更多是“几到十几遍”。 3. 实用配方：给你一个按 N_frames 选 stop_batch 的规则 你未来的场景： 数据都 >32 原子 ⇒ batch_size=1； 所以你真正要决定的...
一张小抄（固体/位错/二维材料都适用） fix 11 all npt temp 0.1 0.1 0.5 tri 0.0 0.0 5 drag 2 tchain 3 pchain 3 保持 Pdamp ≫ Tdamp（通常 10× 左右）。 固体/低温：Tdamp 取 0.5–1 ps，Pdamp 取 5–15 ps；需要更稳就再加大 Pdamp。 所以推荐如下： 0.1K 用1 10 300K 固体 用0.5 5 高温用0.2 2 液体用0.1 1 液体/高温：Tdamp 0.2–0.5 ps，Pdamp 2–5 ps 往往够。 2D（石墨烯等，只控平面 x/y）：Pdamp 常用 10–20 ps 起步，z 固定或 z NULL。 观察到体积/压力振荡大：增加 Pdamp 或加 drag 2–3，必要时把 dt 临时降到 0.5 fs。 drag 2、tchain/pchain 3 保留没坏处，确实能再抑制一点振荡；不是硬性必须，但在固体+低温+（可能还有 tri 或剪切）的组合里，“更稳”>“更快”，我一般会开着。