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...