DeepONet 项目使用教程

DeepONet 项目使用教程

deeponet Learning nonlinear operators via DeepONet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet

1. 项目目录结构及介绍

DeepONet 项目的目录结构如下：

deeponet/
├── fractional/
│   ├── Caputo1D.m
│   ├── datasets.py
│   ├── DeepONet_float32_batch.py
│   └── Orthogonal_polynomials.m
├── seq2seq/
│   ├── seq2seq_main.py
│   └── pendulum.py
├── src/
│   ├── deeponet_pde.py
│   ├── sde.py
│   ├── deeponet_dataset.py
│   └── system.py
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• fractional/: 包含处理分数阶微分方程的代码文件。

  • Caputo1D.m: 生成一维分数阶微分方程的训练和测试数据。
  • datasets.py: 打包和压缩生成的数据集。
  • DeepONet_float32_batch.py: 训练和测试 DeepONet 模型。
  • Orthogonal_polynomials.m: 定义正交多项式。

• seq2seq/: 包含序列到序列模型的代码文件。

  • seq2seq_main.py: 主文件，用于训练和测试序列到序列模型。
  • pendulum.py: 处理摆动问题的代码文件。

• src/: 包含 DeepONet 的核心代码文件。

  • deeponet_pde.py: 处理偏微分方程的主文件。
  • sde.py: 处理随机微分方程的代码文件。
  • deeponet_dataset.py: 生成和处理数据集的代码文件。
  • system.py: 系统相关的代码文件。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• README.md: 项目的介绍和使用说明。

• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 src/deeponet_pde.py 和 seq2seq/seq2seq_main.py。

src/deeponet_pde.py

该文件是 DeepONet 项目的主要启动文件之一，用于处理偏微分方程（PDE）。文件中包含了 main() 和 ode_system() 函数，用户可以根据注释选择参数和设置来运行不同的案例。

seq2seq/seq2seq_main.py

该文件是序列到序列模型的主要启动文件。用户可以在 main() 函数中选择问题类型，并根据需要修改参数和设置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt 和 README.md。

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。用户可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

README.md

该文件是项目的介绍和使用说明文档。用户可以通过阅读该文件了解项目的背景、安装步骤、使用方法以及如何运行不同的案例。

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以上是 DeepONet 项目的使用教程，希望对您有所帮助！

deeponet Learning nonlinear operators via DeepONet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeponet