Steady-State-Flow-With-Neural-Nets 项目教程

Steady-State-Flow-With-Neural-Nets 项目教程

Steady-State-Flow-With-Neural-Nets A Tensorflow re-implementation of the paper Convolutional Neural Networks for Steady Flow Approximation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Steady-State-Flow-With-Neural-Nets

1. 项目的目录结构及介绍

Steady-State-Flow-With-Neural-Nets/
├── data/
│   ├── input/
│   └── output/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── neural_net.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_processing.py
│   └── train.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_data_processing.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放输入和输出数据的目录。
  • input/: 存放输入数据文件。
  • output/: 存放处理后的输出数据文件。
• models/: 存放神经网络模型的相关代码。
  • init.py: 初始化文件。
  • neural_net.py: 定义神经网络模型的代码。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据分析和模型测试。
  • example.ipynb: 示例Notebook文件。
• src/: 存放项目的主要源代码。
  • init.py: 初始化文件。
  • data_processing.py: 数据处理相关的代码。
  • train.py: 模型训练的代码。
• tests/: 存放测试代码。
  • init.py: 初始化文件。
  • test_data_processing.py: 数据处理代码的测试文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/train.py。该文件负责加载数据、初始化神经网络模型并进行训练。以下是该文件的主要功能：

• 加载数据: 从 data/input/ 目录中加载训练数据。
• 初始化模型: 使用 models/neural_net.py 中定义的神经网络模型。
• 训练模型: 使用加载的数据对模型进行训练，并将训练结果保存到 data/output/ 目录中。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 requirements.txt。该文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。以下是该文件的内容示例：

numpy==1.19.5
pandas==1.2.4
tensorflow==2.4.1
scikit-learn==0.24.2

• numpy: 用于数值计算。
• pandas: 用于数据处理和分析。
• tensorflow: 用于构建和训练神经网络模型。
• scikit-learn: 用于机器学习相关的工具和函数。

通过安装 requirements.txt 中列出的包，可以确保项目在不同环境中的一致性和可复现性。

Steady-State-Flow-With-Neural-Nets A Tensorflow re-implementation of the paper Convolutional Neural Networks for Steady Flow Approximation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Steady-State-Flow-With-Neural-Nets