DeepHPMs 开源项目使用教程

DeepHPMs 开源项目使用教程

DeepHPMsDeep Hidden Physics Models: Deep Learning of Nonlinear Partial Differential Equations项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHPMs

1. 项目的目录结构及介绍

DeepHPMs 项目的目录结构如下：

DeepHPMs/
├── Codes/
│   ├── Data/
│   ├── Matlab/
│   └── docs/
├── figures/
├── LICENSE
├── README.md

目录介绍

• Codes/: 包含项目的主要代码文件，分为数据处理、Matlab 代码和文档。
• Data/: 存放项目所需的数据文件。
• Matlab/: 包含使用 Matlab 编写的相关代码。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• figures/: 存放项目中使用的图表文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 Codes/Matlab/ 目录下，主要文件包括：

• main.m: 主启动文件，用于初始化项目并运行主要功能。
• config.m: 配置文件，用于设置项目的运行参数。

启动文件介绍

• main.m: 该文件是项目的入口点，负责加载配置、初始化环境和执行主要任务。
• config.m: 该文件包含项目的配置参数，如数据路径、模型参数等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件 config.m 位于 Codes/Matlab/ 目录下，主要包含以下内容：

% 数据路径配置
data_path = 'Data/';

% 模型参数配置
learning_rate = 0.001;
batch_size = 32;
epochs = 100;

% 其他配置
output_path = 'results/';

配置文件介绍

• data_path: 指定数据文件的存储路径。
• learning_rate: 设置模型的学习率。
• batch_size: 设置训练时的批次大小。
• epochs: 设置训练的迭代次数。
• output_path: 指定输出结果的存储路径。

以上是 DeepHPMs 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助您更好地理解和使用该项目。

DeepHPMsDeep Hidden Physics Models: Deep Learning of Nonlinear Partial Differential Equations项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHPMs