udemirezen / DGTD_LSTM

模型降阶

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Non-intrusive model order reduction(MOR) Data Driving methods

TODO LIST

  • add logging feature
  • add visualize feature
  • add calculate relative error feature
  • add PINN loss
  • parameter tuning

ENV

win 11 64bit

Python==3.9.7

Torch==1.11.0

For more python package versions, please see requirements.txt

GIT TIPS

git init 
git push -u origin main # gitlab master github main
git pull 

git stash  # 将代码保存到暂存区
git stash list 
git stash show 
git stash apply
git rm -r env/ --cached
########### 配置python 环境  ##################
# 下载 Anaconda 镜像
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
# 安装 Anaconda
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

# 安装完后,将conda 添加到环境变量里
sudo vim ~/.bashrc
# 在文末添加 anaconda3/bin的位置
export PATH=$PATH:/fastone/users/u176xxxxxxx7/anaconda3/bin
# : wq 保存,并source 一次
source ~/.bashrc

# 创建虚拟环境
conda create -n env3.9 python=3.9
# 激活环境
source activate
conda activate env3.9
# 安装python库
pip install -r requirements.txt
# 关闭
conda deactivate


########### 将python 任务挂到后台 ##############
nohup python3 -u main.py > main_out.out 2>&1 &
# 解释
# 末尾的“&”:表示后台运行程序
# “nohup” :保证程序不被挂起
# “python3”:是执行 python 代码的命令 (此处指定 Python 版本为 Python3)
# “-u”:是为了禁止缓存,让结果可以直接进入日志文件 main_out.out(如果不加 - u,则会导致日志文件不会实时刷新代码中的 print 函数的信息)
# “Job.py”:是欲执行的 python 的源代码文件,此处为 main.py
# “Job_out.out”:是输出的日志文件
# “>”:是指将打印信息指定到日志文件
# “2>&1”:将标准错误输出转变化标准输出,可以将错误信息也输出到日志文件中(0-> stdin, 1->stdout, 2->stderr)

#查看后台任务
jobs
# 或者
ps -aux | grep python

REF

PYTORCH

Pytorch Docs

Pytorch 官方文档,写的很好,推荐!

Pytorch 中文教程

汉化的文档,质量还行,如果看不懂英文的可以看一下这个。

ML

[Video] Physics-Informed Neural Network(PINN): Algorithms , Applications and Software

[Video] 内嵌物理的深度学习

这两个个是陆路(LU LU)的 PINNS 讲座,推荐!

[Video] A Hands-on Introduction to Physics-informed Machine Learning

从神经网络讲到PINNs, 内容还不错,但是音频质量太差了。

[code] PINN code demon1

这里面有 PINN、PDNN的算法实现,并且测试用例有1、2、3维的数据。使用的是Pytorch进行实现的。

[code] PINN_code_demon2

这个是非常著名的框架,作者是Maziar Raissi,必看!

[code] PINN_code_demon3

这个是使用Maziar Raissi的代码框架,然后作者自己实现了pytorch、tensorflow的代码。

[code] PINN_Papers_Summarize_repo

总结 PINNs papers 的repo。

[doc] ML Glossary ---> RNN architectures

主要讲RNN、Auto encoder、Gan等网络的架构,值得阅读,这个网站也不错,可以深度探索。

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