The Well 开源项目教程

The Well 开源项目教程

the_well A 15TB Collection of Physics Simulation Datasets 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/the_well

1. 项目介绍

The Well 是一个大规模的机器学习数据集集合，包含广泛的物理系统数值模拟。该项目由 Polymathic AI 组织领导，与多个研究机构和大学的专家合作完成。The Well 汇集了 15TB 的数据，涵盖生物学系统、流体动力学、声波散射以及外银河流体的磁流体动力学模拟等多个领域。这些数据集旨在为机器学习和计算科学领域的研究加速发展提供基准。

2. 项目快速启动

首先，确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.10 或更高版本
• 充足的磁盘空间以存储所需数据集

安装

从 PyPI 安装 The Well 包：

pip install the_well

或者，从源代码安装：

git clone https://github.com/PolymathicAI/the_well.git
cd the_well
pip install .

根据您的加速硬件，您可以通过指定 --extra-index-url 来安装相应的 PyTorch 版本：

pip install . --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

下载数据集

安装完成后，使用以下命令下载数据集：

the-well-download --base-path path/to/base --dataset active_matter --split train

如果要下载所有数据集和分割，可以省略 --dataset 和 --split 参数。

使用数据集

以下是如何在您的训练管道中使用 The Well 数据集的示例代码：

from the_well.data import WellDataset
from torch.utils.data import DataLoader

trainset = WellDataset(
    well_base_path="path/to/base",
    well_dataset_name="name_of_the_dataset",
    well_split_name="train"
)

train_loader = DataLoader(trainset)

for batch in train_loader:
    # 进行数据处理的代码
    pass

3. 应用案例和最佳实践

The Well 项目的官方教程中提供了如何在不同的物理系统上训练替代模型的示例。以下是一个使用 FNO（频率神经网络）架构在活性物质数据集上进行训练的示例：

cd the_well/benchmark
python train.py experiment=fno server=local data=active_matter

每个参数都对应于一个特定的配置文件，可以根据需要覆盖或编辑这些配置。

4. 典型生态项目

The Well 项目可以作为多种机器学习和计算科学研究的基石。以下是一些可能利用 The Well 数据集的生态项目：

• 模型比较研究：使用 The Well 数据集对不同的物理模拟模型进行性能比较。
• 算法开发：基于 The Well 数据集开发新的机器学习算法，以更准确地进行物理预测。
• 教育工具：将 The Well 集成到教育课程中，为学生提供实际的数据集进行学习和实践。

通过这些模块的介绍，您应该能够开始使用 The Well 项目，并根据具体需求进行相应的开发和研究。

the_well A 15TB Collection of Physics Simulation Datasets 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/th/the_well