flowTorch 项目使用教程

flowTorch 项目使用教程

flowtorch flowTorch - a Python library for analysis and reduced-order modeling of fluid flows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flo/flowtorch

1. 项目的目录结构及介绍

flowTorch 项目的目录结构如下：

flowtorch/
├── docs/
│   ├── flowtorch/
│   └── media/
│   └── simulation_setups/
├── flowtorch/
│   ├── data/
│   ├── analysis/
│   └── rom/
├── media/
├── simulation_setups/
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── paper.bib
├── paper.md
├── references.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• docs/: 包含项目的文档文件，包括用户指南、教程和示例代码。
• flowtorch/: 项目的主要代码库，包含数据加载、分析和降阶建模的模块。
  • data/: 数据加载和处理的模块。
  • analysis/: 数据分析和维度缩减的算法模块。
  • rom/: 降阶建模的模块。
• media/: 包含项目相关的媒体文件，如图表、动画等。
• simulation_setups/: 包含模拟设置的文件。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• paper.bib: 参考文献文件。
• paper.md: 项目相关的论文文件。
• references.md: 参考资料文件。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

flowTorch 项目的启动文件是 setup.py。该文件用于安装项目及其依赖库。

setup.py 文件介绍

setup.py 是一个标准的 Python 安装脚本，用于定义项目的元数据和依赖关系。通过运行以下命令可以安装 flowTorch：

pip3 install git+https://github.com/FlowModelingControl/flowtorch

或者，您也可以手动克隆仓库并安装依赖：

git clone git@github.com:FlowModelingControl/flowtorch.git
cd flowtorch
pip3 install -r requirements.txt

3. 项目的配置文件介绍

flowTorch 项目的配置文件主要包括 requirements.txt 和 setup.py。

requirements.txt 文件介绍

requirements.txt 文件列出了项目所需的所有依赖库及其版本。通过运行以下命令可以安装这些依赖：

pip3 install -r requirements.txt

setup.py 文件介绍

setup.py 文件不仅用于安装项目，还定义了项目的元数据，如项目名称、版本、作者、许可证等。以下是 setup.py 文件的部分内容示例：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='flowtorch',
    version='0.1.0',
    author='FlowModelingControl',
    description='A Python library for analysis and reduced-order modeling of fluid flows',
    long_description=open('README.md').read(),
    long_description_content_type='text/markdown',
    url='https://github.com/FlowModelingControl/flowtorch',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'torch',
        'numpy',
        'matplotlib',
        # 其他依赖库
    ],
    classifiers=[
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'License :: OSI Approved :: GPL-3.0 License',
        'Operating System :: OS Independent',
    ],
)

通过这些配置文件，用户可以轻松地安装和配置 flowTorch 项目，并开始使用其功能进行流体数据的分析和建模。

flowtorch flowTorch - a Python library for analysis and reduced-order modeling of fluid flows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flo/flowtorch