Wavetorch 开发者指南

Wavetorch 开发者指南

wavetorch 🌊 Numerically solving and backpropagating through the wave equation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/wavetorch

1. 项目介绍

wavetorch 是一个基于 PyTorch 的 Python 包，提供了用于解决标量波动方程的循环神经网络（RNN）模块。该包不仅能够数值求解波动方程，还能够通过 PyTorch 的自动微分框架自动计算解的梯度。这使得它非常适合于涉及时间序列数据的逆设计任务，如光子设备的优化。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保已经安装了以下依赖：

• PyTorch
• Scikit-learn
• Scikit-image
• Librosa
• Seaborn
• Matplotlib
• NumPy
• YAML
• Pandas

以下是一个快速启动的示例代码，用于传播波形：

# 导入必要的模块
from wavetorch.wavernet import WaveRNN, WaveCell, WaveGeometry, WaveSource, WaveProbe

# 创建WaveRNN实例
wavernet = WaveRNN(WaveSource(), WaveProbe(), WaveCell(), WaveGeometry())

# 设置参数，例如：时间步长、几何参数等
wavernet.set_parameters(...)

# 执行波形传播
wavernet.propagate(...)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 优化和逆设计透镜

wavetorch 可以用于优化透镜设计。以下是一个简单的透镜优化流程：

# 导入模块
from wavetorch.study import optimize_lens

# 运行优化脚本
optimize_lens.optimize(...)

3.2 元音识别

wavetorch 也支持元音识别任务。以下是一个训练模型的例子：

# 导入模块
from wavetorch.study import vowel_train

# 运行训练脚本
vowel_train.train('./study/example.yml')

确保 example.yml 文件正确配置了所有必要的参数。

4. 典型生态项目

wavetorch 的开源生态系统包括一些相关的项目，这些项目可以与之结合使用，以实现更广泛的应用：

• PyTorch：提供深度学习框架。
• Scikit-learn：提供数据挖掘和数据分析工具。
• Librosa：提供音频处理库。

通过这些工具的结合，开发者可以构建复杂的声音处理和物理建模应用。

wavetorch 🌊 Numerically solving and backpropagating through the wave equation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/wavetorch