Physics Informed Neural Networks (PINNs) 教程

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Physics Informed Neural Networks (PINNs) 教程

PINNsPhysics Informed Deep Learning: Data-driven Solutions and Discovery of Nonlinear Partial Differential Equations项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/PINNs

1. 项目目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

PINNs/
├── appendix          # 附录材料
├── docs               # 文档和说明
├── main               # 主代码目录
│   ├── __init__.py    # 初始化模块
│   └── ...            # 其他主要功能文件
├── LICENSE            # 许可证文件
├── README.md          # 项目简介
└── ...                # 其余辅助文件和脚本

appendix: 包含补充信息或扩展资料。
docs: 存放项目相关的文档，如用户指南和API参考。
main: 项目的核心代码所在，包括训练神经网络的主要逻辑和其他相关函数。
LICENSE: 提供项目的授权信息，此案例中可能是MIT或其他开源许可证。
README.md: 项目的简要描述，包括安装指导和基本使用方法。

2. 项目的启动文件介绍

在PINNs/main目录下，启动文件通常是Python脚本，它们可能命名为train.py或run_pinns.py等，用于初始化并运行PINNs模型。这些启动文件通常会定义如下关键部分：

参数设置：包括超参数、学习率、迭代次数等。
数据加载：加载训练所需的数据集，可以是预处理好的数据或者从源数据生成。
模型构建：定义PINNs架构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及损失函数。
训练过程：使用优化器更新权重以最小化损失函数。
结果保存和可视化：存储训练结果和绘制相关图表。

要运行启动文件，一般在终端使用以下命令：

python main/train.py --params config_file.json

这里config_file.json是配置文件，包含上述步骤中的参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目通常采用JSON或YAML格式的配置文件来储存各种设定，例如config_file.json。配置文件的结构大致如下：

{
  "model": {
    "layers": [128, 128], 
    "activation": "tanh"
  },
  "data": {
    "train_points": 1000,
    "test_points": 100,
    "domain": [-1, 1]
  },
  "training": {
    "epochs": 5000,
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 1e-3
  }
}

model: 定义PINNs模型的结构，如层数（layers）、激活函数（activation）。
data: 关于数据集的信息，如训练点数（train_points）、测试点数（test_points）和数据域范围（domain）。
training: 指定训练过程的参数，如训练轮数（epochs）、批次大小（batch_size）和学习率（learning_rate）。