[笔记1.0]AFEPack软件包安装备忘

二维泊松方程的虚拟有限元方法数值分析 该文章是对齐次边界条件的二维泊松方程的虚拟有限元方法的误差分析,是参考了别人文章,并对证明过程细化,基本自成体系,读者再需要一些不等式的知识,比如柯西不等式、柯西施瓦茨不等式、庞加来不等式即可。想学习虚拟有限元的可以作为参考,在文章最后给了刚度矩阵和荷载向量的计算公式。不尽之处还望指出! 立即下载
重装系统:2007年四月发布的 Ubuntu 7.04 - the Feisty Fawn -
按照以前别人帮助下记录的步骤,完整装了一次deal.II-3.1.0和AFEPack(2007.3.15打包版)
参考资料:作者主页 http://dsec.pku.edu.cn/~rli/  上的安装说明和某不知名前辈的安装笔记。
经过加工改写为本菜鸟的备忘录,特此对获得的所有帮助一并表示十二万分感谢。

1、先确保系统安装如下工具:
gcc-3.3
g++-3.3
autoconf
automake

2、指定编译器,设置链接:

$ ls -al /usr/bin/gcc
$ ls -al /usr/bin/g++

$ cd /usr/bin

$ sudo rm gcc
$ sudo rm g++

$ sudo ln -s gcc-3.3 gcc
$ sudo ln -s g++-3.3 g++

$ ls -al /usr/bin/gcc
lrwxrwxrwx  1 root root 7 2006-04-18 11:09 /usr/bin/gcc -> gcc-3.3
$ ls -al /usr/bin/g++
lrwxrwxrwx  1 root root 7 2006-04-18 11:09 /usr/bin/g++ -> g++-3.3

$ ls -al /usr/bin/c++
lrwxrwxrwx  1 root root 21 2006-04-18 01:03 /usr/bin/c++ -> /etc/alternatives/c++
$ ls -al /etc/alternatives/c++
lrwxrwxrwx  1 root root 12 2006-04-18 01:03 /etc/alternatives/c++ -> /usr/bin/g++

3、开始解压安装:

$ sudo cp AFEPack.tar.gz /usr/local/
$ sudo cp deal.II-3.1.0.tar.gz /usr/local/

(1)deal.II
cd /usr/local
sudo tar zxvf deal.II-3.1.0.tar.gz
cd deal.II

**@ubuntu:/usr/local/deal.II/base/include/base$ sudo vi thread_management.h
343行   class ArgCollector换为 public:class ArgCollector

**@ubuntu:/usr/local/deal.II$ sudo ./configure
**@ubuntu:/usr/local/deal.II$ sudo make base lac

不正常的信息,似乎没有影响
cd /usr/local/deal.II/base ; make  libg
make[1]: Entering directory `/usr/local/deal.II/base'
Makefile:121: lib/Makefile.dep: No such file or directory
============================ Remaking forward_declarations.h
make[1]: [/usr/local/deal.II/base/include/base/forward_declarations.h] 错误 1 (忽略)
============================          file remade
============================ Remaking Makefile
。
。
。
cd /usr/local/deal.II/lac ; make  libg
make[1]: Entering directory `/usr/local/deal.II/lac'
Makefile:88: lib/Makefile.dep: No such file or directory
============================ Remaking forward_declarations.h
make[1]: [/usr/local/deal.II/lac/include/lac/forward_declarations.h] 错误 1 (忽略)
============================          file remade
============================ Remaking Makefile
。
。
。

将 deal.II 的头文件和库文件链接到系统目录下:

    sudo ln -s /usr/local/deal.II/base/include/base /usr/local/include/base
    sudo ln -s /usr/local/deal.II/lac/include/lac /usr/local/include/lac

    sudo ln -s /usr/local/deal.II/base/lib/lib* /usr/local/lib/
    sudo ln -s /usr/local/deal.II/lac/lib/lib* /usr/local/lib/


以下也许需要修改:
    chmod +r /usr/local/include/base/logstream.h  # I don't know why there is a file without read permit.

早期版本(2005.3.4打包版)还需要修改:
    cp src_pathname/sparse_matrix.h /usr/local/deal.II/lac/include/lac/sparse_matrix .h
    cp src_pathname/sparsity_pattern.h /usr/local/deal.II/lac/include/lac/sparsity_pattern.h

修改后的sparsity_pattern.h sparse_matrix.h,实际是在
class SparsityPattern : public Subscriptor
class SparseMatrix : public Subscriptor
类里分别加了:friend class AMGSolver;
但是2007.3.15打包版本里的class AMGSolver有所改进,似乎不再需要上面的替换了


(2)AFEPack
cd /usr/local
sudo tar zxvf AFEPack.tar.gz
cd AFEPack

用命令序列重新产生出 configure 脚本:
      aclocal
      automake
      autoconf

    sudo ./configure
    sudo make

      目录 example 下的内容编译的时候会有问题,可以在做完下一步以后再在 exmaple 目录下运行 make 进行编译;
      在 example/tools 下会编译出来很多很有用的可执行程序,帮助您做很多数据文件的格式转换,很值得试一下;

    sudo ln -s /usr/local/AFEPack/library/include /usr/local/include/AFEPack
    sudo ln -s /usr/local/AFEPack/library/lib/lib*    /usr/local/lib/


4、运行例程验证安装成功
(1)
编译通过,运行失败报错:
./main: error while loading shared libraries: libAFEPack.so: cannot open shared object file: No such file or directory

需要编辑/etc/ld.so.conf文件,确保/usr/local/lib在其中某一行出现
比如:我的/etc/ld.so.conf文件只有一行:
include /etc/ld.so.conf.d/*.conf
那么在/etc/ld.so.conf.d/目录下创建一个文件:AFEPack.conf
$ sudo vi /etc/ld.so.conf.d/AFEPack.conf
加一行:    /usr/local/lib

$ sudo ldconfig   #/sbin/ldconfig 使ld.so.conf的改动生效

(2)
可能需要libAFEPack.g.so库,造个假链接-_-!
/usr/local/lib$ ln -s /usr/local/AFEPack/library/lib/libAFEPack.so libAFEPack.g.so

(3)
**@ubuntu:~$  sudo vi .bashrc  
加入
export AFEPACK_TEMPLATE_PATH=/usr/local/AFEPack/template/triangle:/usr/local/AFEPack/template/rectangle

 
AFEPack.pdf.tar.gz_AFEPack_moving mesh_有限元自适应_自适应有限元_自适应网格 用移动网格来实现自适应有限元方法,一个不错的软件包 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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