Deep-Flow-Prediction 项目使用教程

Deep-Flow-Prediction 项目使用教程

Deep-Flow-PredictionA framework for fluid flow (Reynolds-averaged Navier Stokes) predictions with deep learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Flow-Prediction

1. 项目的目录结构及介绍

Deep-Flow-Prediction 是一个用于流体流动预测的深度学习框架，基于 Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) 方程。项目的目录结构如下：

Deep-Flow-Prediction/
├── data/
│   └── ...
├── resources/
│   └── ...
├── train/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

• data/: 存储数据文件的目录。
• resources/: 存储资源文件的目录。
• train/: 存储训练相关文件的目录。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括训练和测试脚本：

• runTrain.py: 用于启动训练过程的脚本。
• runTest.py: 用于启动测试过程的脚本。

这两个脚本都可以接受命令行参数，方便进行自动化运行和参数调整。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件主要用于设置训练和测试的参数。虽然没有明确的配置文件名称，但可以通过命令行参数在 runTrain.py 和 runTest.py 中进行配置。

例如，可以通过以下命令设置训练参数：

python runTrain.py --prefix my_experiment --epochs 100

其中 --prefix 参数用于设置实验的前缀，--epochs 参数用于设置训练的轮数。

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以上是 Deep-Flow-Prediction 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

Deep-Flow-PredictionA framework for fluid flow (Reynolds-averaged Navier Stokes) predictions with deep learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Flow-Prediction