TensorFlowFoam 项目推荐

TensorFlowFoam 项目推荐

TensorFlowFoam Integrating the TensorFlow 1.15 C-API into OpenFOAM 5.0 for data-driven CFD algorithm development 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlowFoam

项目基础介绍

TensorFlowFoam 是一个开源项目，它将 TensorFlow 1.15 版本的 C-API 集成到了 OpenFOAM 5.0 中，旨在为计算流体动力学（CFD）领域的数据驱动算法开发提供支持。该项目主要通过 C++ 和 Jupyter Notebook 等编程语言实现。

核心功能

项目的核心功能是构建一个基于深度神经网络的湍流模型，并通过 TensorFlow 进行训练。具体来说，它包含了以下几个关键部分：

• ML_RANS：为线性涡粘性 RANS 模型设置一个人工神经网络代理的教程。
• ML_LES：为动态 Smagorinsky 系数计算设置一个人工神经网络代理的教程，以绕过测试-过滤过程。
• IN_SITU：从 OpenFOAM 中直接设置神经网络训练，以避免磁盘 I/O。

最近更新功能

最近项目的更新主要集中在对 TensorFlow C-API 的集成和配置上，以下是一些具体更新内容：

• 提供了详细的安装指南，包括如何创建 Python 虚拟环境、下载 TensorFlow C-API 以及如何在 Linux 系统上配置 TensorFlow 环境。
• 添加了测试代码 Test_TF_C，用于验证 C-API 是否正确配置。
• 更新了项目文档，为用户提供了更清晰的指导和帮助。
• 注意到一些训练实例可能因为不适当的初始权重和偏置选择导致段错误，项目提醒用户注意这一点。

通过这些更新，TensorFlowFoam 在易用性和稳定性方面都有了明显的提升，使得更多的研究人员和开发者能够利用该项目进行数据驱动的 CFD 算法开发。

TensorFlowFoam Integrating the TensorFlow 1.15 C-API into OpenFOAM 5.0 for data-driven CFD algorithm development 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlowFoam