物理信息神经网络（PINNs）开源项目教程

最新推荐文章于 2025-01-04 15:58:23 发布

石菱格Maureen

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01063/article/details/141013432

物理信息神经网络（PINNs）开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PINNs

项目介绍

物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，简称PINNs）是一种结合了深度学习和物理定律的神经网络模型。PINNs通过在训练过程中嵌入物理定律，能够有效地解决由偏微分方程（PDEs）描述的物理问题。该项目由maziarraissi开发，旨在提供一个开源的实现框架，使得研究人员和工程师能够利用PINNs解决各种科学和工程问题。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境已经安装了以下依赖：

Python 3.x
PyTorch/TensorFlow v2

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/maziarraissi/PINNs.git
cd PINNs

运行示例

项目中包含多个示例，以展示如何使用PINNs解决不同的物理问题。以下是一个简单的示例，展示如何运行一个基本的PINN模型：

import torch
import numpy as np
from models import PINN

# 定义模型
model = PINN(input_dim=2, output_dim=1, hidden_layers=[20, 20])

# 定义训练数据
X_train = np.random.rand(1000, 2)
y_train = np.sin(X_train[:, 0]) * np.cos(X_train[:, 1])

# 转换为Tensor
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)

# 训练模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    y_pred = model(X_train)
    loss = torch.mean((y_pred - y_train) ** 2)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 100 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')