From 2fc563354d93622b36a6a2da4ca049dd27b01381 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HydrogenSulfate <490868991@qq.com> Date: Fri, 4 Apr 2025 01:55:37 +0800 Subject: [PATCH 1/5] release 1.4 --- README.md | 148 +++++++++++++++---------------- docs/index.md | 6 +- docs/zh/development.md | 2 +- docs/zh/examples/aneurysm.md | 2 +- docs/zh/examples/bracket.md | 2 +- docs/zh/examples/control_arm.md | 4 +- docs/zh/examples/heart.md | 2 +- docs/zh/examples/velocity_gan.md | 2 +- docs/zh/multi_device.md | 2 +- docs/zh/reproduction.md | 4 +- docs/zh/user_guide.md | 4 +- pyproject.toml | 10 +-- setup.py | 11 +++ 13 files changed, 103 insertions(+), 96 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 649d6a485e..3c60898492 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -6,18 +6,18 @@ [![Version](https://img.shields.io/pypi/v/paddlesci)](https://pypi.org/project/paddlesci/) [![Conda](https://anaconda.org/paddlescience/paddlescience/badges/version.svg)](https://anaconda.org/PaddleScience/paddlescience) [![Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paddlesci)](https://pypi.org/project/paddlesci/) -[![Doc](https://img.shields.io/readthedocs/paddlescience-docs/latest)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/) +[![Doc](https://img.shields.io/readthedocs/paddlescience-docs/latest)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/) [![Code Style](https://img.shields.io/badge/code_style-black-black)](https://github.com/psf/black) [![Hydra](https://img.shields.io/badge/config-hydra-89b8cd)](https://hydra.cc/) -[![License](https://img.shields.io/github/license/PaddlePaddle/PaddleScience)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/LICENSE) +[![License](https://img.shields.io/github/license/PaddlePaddle/PaddleScience)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/LICENSE) [![Update](https://anaconda.org/paddlescience/paddlescience/badges/latest_release_date.svg)](https://anaconda.org/PaddleScience/paddlescience) -[📘 使用文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/) | -[🛠️ 安装使用](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/) | -[📘 快速开始](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/quickstart/) | -[👀 案例列表](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn/) | -[🆕 最近更新](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/#_4) | +[📘 使用文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/) | +[🛠️ 安装使用](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/) | +[📘 快速开始](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/quickstart/) | +[👀 案例列表](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn/) | +[🆕 最近更新](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/#_4) | [🤔 问题反馈](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/issues/new/choose) @@ -38,22 +38,22 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 亥姆霍兹方程 | [SPINN(Helmholtz3D)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/spinn) | 机理驱动 | SPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2306.15969) | -| 相场方程 | [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AllenCahn/allen_cahn.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2402.00326) | -| 微分方程 | [拉普拉斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/laplace2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 微分方程 | [伯格斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deephpms) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://github.com/maziarraissi/DeepHPMs/tree/master/Data) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1801.06637.pdf) | -| 微分方程 | [非线性偏微分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/pirbn) | 机理驱动 | PIRBN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2304.06234) | -| 微分方程 | [洛伦兹方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/lorenz) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | -| 微分方程 | [若斯叻方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/rossler) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | -| 算子学习 | [DeepONet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deeponet) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | -| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | -| 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/volterra_ide) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | -| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 光孤子 | [Optical soliton](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| -| 光纤怪波 | [Optical rogue wave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| -| 域分解 | [XPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/xpinns) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| -| 布鲁塞尔扩散系统 | [3D-Brusselator](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/brusselator3d) | 数据驱动 | LNO | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2303.10528)| -| 符号回归 | [Transformer4SR](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/transformer4sr.md) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2312.04070)| +| 亥姆霍兹方程 | [SPINN(Helmholtz3D)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/spinn) | 机理驱动 | SPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2306.15969) | +| 相场方程 | [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AllenCahn/allen_cahn.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2402.00326) | +| 微分方程 | [拉普拉斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/laplace2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 微分方程 | [伯格斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deephpms) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://github.com/maziarraissi/DeepHPMs/tree/master/Data) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1801.06637.pdf) | +| 微分方程 | [非线性偏微分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/pirbn) | 机理驱动 | PIRBN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2304.06234) | +| 微分方程 | [洛伦兹方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/lorenz) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | +| 微分方程 | [若斯叻方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/rossler) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | +| 算子学习 | [DeepONet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deeponet) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | +| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | +| 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/volterra_ide) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | +| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 光孤子 | [Optical soliton](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| +| 光纤怪波 | [Optical rogue wave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| +| 域分解 | [XPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/xpinns) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| +| 布鲁塞尔扩散系统 | [3D-Brusselator](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/brusselator3d) | 数据驱动 | LNO | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2303.10528)| +| 符号回归 | [Transformer4SR](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/transformer4sr.md) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2312.04070)| | 算子学习 | [隐空间神经算子LNO](https://github.com/L-I-M-I-T/LatentNeuralOperator) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2406.03923)|
@@ -61,51 +61,51 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 汽车表面阻力预测 | [DrivAerNet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/drivaernet/) | 数据驱动 | RegDGCNN | 监督学习 | [Data](https://dataset.bj.bcebos.com/PaddleScience/DNNFluid-Car/DrivAer%2B%2B/data.tar) | [Paper](https://www.researchgate.net/publication/378937154_DrivAerNet_A_Parametric_Car_Dataset_for_Data-Driven_Aerodynamic_Design_and_Graph-Based_Drag_Prediction) | -| 一维线性对流问题 | [1D 线性对流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/adv_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://github.com/Zhengyu-Huang/Operator-Learning/tree/main/data) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | -| 非定常不可压流体 | [2D 方腔浮力驱动流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ns_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://huggingface.co/datasets/pdearena/NavierStokes-2D) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | -| 定常不可压流体 | [Re3200 2D 定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ldc2d_steady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | -| 定常不可压流体 | [2D 达西流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/darcy2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | -| 定常不可压流体 | [2D 管道流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1906.02382) | -| 定常不可压流体 | [3D 颅内动脉瘤](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/aneurysm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/aneurysm/aneurysm_dataset.tar) | [Project](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/intermediate/adding_stl_files.html)| -| 定常不可压流体 | [任意 2D 几何体绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deepcfd) | 数据驱动 | DeepCFD | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| -| 非定常不可压流体 | [2D 非定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ldc2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 非定常不可压流体 | [Re100 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cylinder2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/cylinder2d_unsteady_Re100/cylinder2d_unsteady_Re100_dataset.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| -| 非定常不可压流体 | [Re100~750 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cylinder2d_unsteady_transformer_physx) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957)| -| 可压缩流体 | [2D 空气激波](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/shock_wave) | 机理驱动 | PINN-WE | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| +| 汽车表面阻力预测 | [DrivAerNet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/drivaernet/) | 数据驱动 | RegDGCNN | 监督学习 | [Data](https://dataset.bj.bcebos.com/PaddleScience/DNNFluid-Car/DrivAer%2B%2B/data.tar) | [Paper](https://www.researchgate.net/publication/378937154_DrivAerNet_A_Parametric_Car_Dataset_for_Data-Driven_Aerodynamic_Design_and_Graph-Based_Drag_Prediction) | +| 一维线性对流问题 | [1D 线性对流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/adv_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://github.com/Zhengyu-Huang/Operator-Learning/tree/main/data) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | +| 非定常不可压流体 | [2D 方腔浮力驱动流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ns_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://huggingface.co/datasets/pdearena/NavierStokes-2D) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | +| 定常不可压流体 | [Re3200 2D 定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ldc2d_steady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | +| 定常不可压流体 | [2D 达西流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/darcy2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | +| 定常不可压流体 | [2D 管道流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1906.02382) | +| 定常不可压流体 | [3D 颅内动脉瘤](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/aneurysm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/aneurysm/aneurysm_dataset.tar) | [Project](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/intermediate/adding_stl_files.html)| +| 定常不可压流体 | [任意 2D 几何体绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deepcfd) | 数据驱动 | DeepCFD | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| +| 非定常不可压流体 | [2D 非定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ldc2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 非定常不可压流体 | [Re100 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cylinder2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/cylinder2d_unsteady_Re100/cylinder2d_unsteady_Re100_dataset.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| +| 非定常不可压流体 | [Re100~750 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cylinder2d_unsteady_transformer_physx) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957)| +| 可压缩流体 | [2D 空气激波](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/shock_wave) | 机理驱动 | PINN-WE | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| | 飞行器设计 | [MeshGraphNets](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5322713) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/184320) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03409)| | 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - | | 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 通用流场模拟 | [气动外形设计](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/amgnet) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 流固耦合 | [涡激振动](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/viv) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| -| 多相流 | [气液两相流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/bubble) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| +| 通用流场模拟 | [气动外形设计](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/amgnet) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | +| 流固耦合 | [涡激振动](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/viv) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| +| 多相流 | [气液两相流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/bubble) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| | 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)| -| 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/tempoGAN) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197517.3201304)| +| 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/tempoGAN) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197517.3201304)| | 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4493261?contributionType=1) | 数据驱动 | cycleGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2007.15324)| | 流场高分辨率重构 | [基于Voronoi嵌入辅助深度学习的稀疏传感器全局场重建](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5807904) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data1](https://drive.google.com/drive/folders/1K7upSyHAIVtsyNAqe6P8TY1nS5WpxJ2c)
[Data2](https://drive.google.com/drive/folders/1pVW4epkeHkT2WHZB7Dym5IURcfOP4cXu)
[Data3](https://drive.google.com/drive/folders/1xIY_jIu-hNcRY-TTf4oYX1Xg4_fx8ZvD) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | -| 流场预测 | [Catheter](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/catheter/) | 数据驱动 | FNO | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/291940) | [Paper](https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.adj1741) | -| 求解器耦合 | [CFD-GCN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cfdgcn) | 数据驱动 | GCN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/184778)
[Mesh](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/CFDGCN/meshes.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2007.04439)| -| 受力分析 | [1D 欧拉梁变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/euler_beam) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 受力分析 | [2D 平板变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/biharmonic2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2108.07243) | -| 受力分析 | [3D 连接件变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/bracket) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/bracket/bracket_dataset.tar) | [Tutorial](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/foundational/linear_elasticity.html) | -| 受力分析 | [结构震动模拟](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/phylstm) | 机理驱动 | PhyLSTM | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/PhyLSTM/data_boucwen.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2002.10253) | -| 受力分析 | [2D 弹塑性结构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/epnn) | 机理驱动 | EPNN | 无监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstate-16-plas.dat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstress-16-plas.dat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2204.12088) | -| 受力分析和逆问题 | [3D 汽车控制臂变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/control_arm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 流场预测 | [Catheter](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/catheter/) | 数据驱动 | FNO | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/291940) | [Paper](https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.adj1741) | +| 求解器耦合 | [CFD-GCN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cfdgcn) | 数据驱动 | GCN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/184778)
[Mesh](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/CFDGCN/meshes.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2007.04439)| +| 受力分析 | [1D 欧拉梁变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/euler_beam) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 受力分析 | [2D 平板变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/biharmonic2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2108.07243) | +| 受力分析 | [3D 连接件变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/bracket) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/bracket/bracket_dataset.tar) | [Tutorial](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/foundational/linear_elasticity.html) | +| 受力分析 | [结构震动模拟](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/phylstm) | 机理驱动 | PhyLSTM | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/PhyLSTM/data_boucwen.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2002.10253) | +| 受力分析 | [2D 弹塑性结构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/epnn) | 机理驱动 | EPNN | 无监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstate-16-plas.dat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstress-16-plas.dat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2204.12088) | +| 受力分析和逆问题 | [3D 汽车控制臂变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/control_arm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | | 受力分析和逆问题 | [3D 心脏仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/examples/heart.md) | 数理融合 | PINN | 监督学习 | - | - | -| 拓扑优化 | [2D 拓扑优化](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/topopt) | 数据驱动 | TopOptNN | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/topopt/top_dataset.h5) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1709.09578) | -| 热仿真 | [1D 换热器热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_exchanger) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | - | -| 热仿真 | [2D 热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_pinn) | 机理驱动 | PINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1711.10561)| -| 热仿真 | [2D 芯片热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/chip_heat) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1063/5.0194245)| +| 拓扑优化 | [2D 拓扑优化](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/topopt) | 数据驱动 | TopOptNN | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/topopt/top_dataset.h5) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1709.09578) | +| 热仿真 | [1D 换热器热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/heat_exchanger) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | - | +| 热仿真 | [2D 热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/heat_pinn) | 机理驱动 | PINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1711.10561)| +| 热仿真 | [2D 芯片热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/chip_heat) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1063/5.0194245)|

材料科学(AI for Material)

| 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 材料设计 | [散射板设计(反问题)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/hpinns) | 数理融合 | 数据驱动 | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_valid.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2102.04626.pdf) | -| 晶体材料属性预测 | [CGCNN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cgcnn/) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [MP](https://next-gen.materialsproject.org/) / [Perovskite](https://cmr.fysik.dtu.dk/cubic_perovskites/cubic_perovskites.html) / [C2DB](https://cmr.fysik.dtu.dk/c2db/c2db.html) / [test](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience%2Fdatasets%2Fcgcnn%2Fcgcnn-test.zip) | [Paper](https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.145301) | -| 分子生成 | [MoFlow](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/moflow/) | 数据驱动 | Flow Model | 监督学习 | [qm9/ zink250k](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/282687) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2006.10137v1) | -| 分子属性预测 | [IFM](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ifm/) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [tox21/sider/hiv/bace/bbbp](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ifm/#:~:text=molecules%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86-,dataset.zip,-%EF%BC%8C%E6%88%96Google%20Drive) | [Paper](https://openreview.net/pdf?id=NLFqlDeuzt) | +| 材料设计 | [散射板设计(反问题)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/hpinns) | 数理融合 | 数据驱动 | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_valid.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2102.04626.pdf) | +| 晶体材料属性预测 | [CGCNN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cgcnn/) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [MP](https://next-gen.materialsproject.org/) / [Perovskite](https://cmr.fysik.dtu.dk/cubic_perovskites/cubic_perovskites.html) / [C2DB](https://cmr.fysik.dtu.dk/c2db/c2db.html) / [test](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience%2Fdatasets%2Fcgcnn%2Fcgcnn-test.zip) | [Paper](https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.145301) | +| 分子生成 | [MoFlow](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/moflow/) | 数据驱动 | Flow Model | 监督学习 | [qm9/ zink250k](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/282687) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2006.10137v1) | +| 分子属性预测 | [IFM](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ifm/) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [tox21/sider/hiv/bace/bbbp](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ifm/#:~:text=molecules%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86-,dataset.zip,-%EF%BC%8C%E6%88%96Google%20Drive) | [Paper](https://openreview.net/pdf?id=NLFqlDeuzt) |
@@ -113,31 +113,31 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 天气预报 | [Extformer-MoE 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/extformer_moe.md) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [enso](https://tianchi.aliyun.com/dataset/98942) | - | -| 天气预报 | [FourCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/fourcastnet) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [ERA5](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | -| 天气预报 | [NowCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nowcastnet) | 数据驱动 | NowCastNet | 监督学习 | [MRMS](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4) | -| 天气预报 | [GraphCast 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/graphcast) | 数据驱动 | GraphCastNet | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2212.12794) | -| 天气预报 | [FengWu 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/fengwu) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2304.02948) | -| 天气预报 | [Pangu-Weather 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/pangu_weather) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2211.02556) | +| 天气预报 | [Extformer-MoE 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/extformer_moe.md) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [enso](https://tianchi.aliyun.com/dataset/98942) | - | +| 天气预报 | [FourCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/fourcastnet) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [ERA5](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | +| 天气预报 | [NowCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nowcastnet) | 数据驱动 | NowCastNet | 监督学习 | [MRMS](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4) | +| 天气预报 | [GraphCast 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/graphcast) | 数据驱动 | GraphCastNet | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2212.12794) | +| 天气预报 | [FengWu 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/fengwu) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2304.02948) | +| 天气预报 | [Pangu-Weather 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/pangu_weather) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2211.02556) | | 大气污染物 | [UNet 污染物扩散](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5663515?channel=0&channelType=0&sUid=438690&shared=1&ts=1698221963752) | 数据驱动 | UNet | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/198102) | - | -| 天气预报 | [DGMR 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/dgmr.md) | 数据驱动 | DGMR | 监督学习 | [UK dataset](https://huggingface.co/datasets/openclimatefix/nimrod-uk-1km) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2104.00954.pdf) | -| 地震波形反演 | [VelocityGAN 地震波形反演](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/velocity_gan.md) | 数据驱动 | VelocityGAN | 监督学习 | [OpenFWI](https://openfwi-lanl.github.io/docs/data.html#vel) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1809.10262v6) | +| 天气预报 | [DGMR 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/dgmr.md) | 数据驱动 | DGMR | 监督学习 | [UK dataset](https://huggingface.co/datasets/openclimatefix/nimrod-uk-1km) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2104.00954.pdf) | +| 地震波形反演 | [VelocityGAN 地震波形反演](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/velocity_gan.md) | 数据驱动 | VelocityGAN | 监督学习 | [OpenFWI](https://openfwi-lanl.github.io/docs/data.html#vel) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1809.10262v6) | ## 🕘最近更新 - 基于 PaddleScience 的 ADR 方程求解方法 [Physics-informed neural networks for advection–diffusion–Langmuir adsorption processes](https://doi.org/10.1063/5.0221924) 被 Physics of Fluids 2024 接受。 - 添加 [IJCAI 2024: 任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=7f3f276465e9e845fd3a811d2d6925b5)，track A, B, C 的 paddle/pytorch 代码链接。 -- 添加 SPINN(基于 Helmholtz3D 方程求解) [helmholtz3d](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/spinn/)。 -- 添加 CVit(基于 Advection 方程和 N-S 方程求解) [CVit(Navier-Stokes)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ns_cvit/)、[CVit(Advection)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/adv_cvit/)。 -- 添加 PirateNet(基于 Allen-cahn 方程和 N-S 方程求解) [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn/)、[LDC2D(Re3200)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ldc2d_steady/)。 +- 添加 SPINN(基于 Helmholtz3D 方程求解) [helmholtz3d](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/spinn/)。 +- 添加 CVit(基于 Advection 方程和 N-S 方程求解) [CVit(Navier-Stokes)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ns_cvit/)、[CVit(Advection)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/adv_cvit/)。 +- 添加 PirateNet(基于 Allen-cahn 方程和 N-S 方程求解) [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn/)、[LDC2D(Re3200)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ldc2d_steady/)。 - 基于 PaddleScience 的快速热仿真方法 [A fast general thermal simulation model based on MultiBranch Physics-Informed deep operator neural network](https://doi.org/10.1063/5.0194245) 被 Physics of Fluids 2024 接受。 -- 添加多目标优化算法 [Relobralo](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 。 -- 添加气泡流求解案例([Bubble](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/bubble))、机翼优化案例([DeepCFD](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deepcfd/))、热传导仿真案例([HeatPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_pinn))、非线性短临预报模型([Nowcasting(仅推理)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nowcastnet))、拓扑优化案例([TopOpt](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/topopt))、矩形平板线弹性方程求解案例([Biharmonic2D](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/biharmonic2d))。 -- 添加二维血管案例([LabelFree-DNN-Surrogate](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate/#4))、空气激波案例([ShockWave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/shock_wave/))、去噪网络模型([DUCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/DU_CNN))、风电预测模型([Deep Spatial Temporal](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/Deep-Spatio-Temporal))、域分解模型([XPINNs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/XPINNs))、积分方程求解案例([Volterra Equation](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/volterra_ide))、分数阶方程求解案例([Fractional Poisson 2D](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py))。 +- 添加多目标优化算法 [Relobralo](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 。 +- 添加气泡流求解案例([Bubble](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/bubble))、机翼优化案例([DeepCFD](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deepcfd/))、热传导仿真案例([HeatPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/heat_pinn))、非线性短临预报模型([Nowcasting(仅推理)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nowcastnet))、拓扑优化案例([TopOpt](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/topopt))、矩形平板线弹性方程求解案例([Biharmonic2D](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/biharmonic2d))。 +- 添加二维血管案例([LabelFree-DNN-Surrogate](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate/#4))、空气激波案例([ShockWave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/shock_wave/))、去噪网络模型([DUCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/DU_CNN))、风电预测模型([Deep Spatial Temporal](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/Deep-Spatio-Temporal))、域分解模型([XPINNs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/XPINNs))、积分方程求解案例([Volterra Equation](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/volterra_ide))、分数阶方程求解案例([Fractional Poisson 2D](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py))。 - 针对串联方程和复杂方程场景，`Equation` 模块支持基于 [sympy](https://docs.sympy.org/dev/tutorials/intro-tutorial/intro.html) 的符号计算，并支持和 python 函数混合使用([#507](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/507)、[#505](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。 - `Geometry` 模块和 `InteriorConstraint`、`InitialConstraint` 支持计算 SDF 微分功能([#539](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/539))。 -- 添加 **M**ulti**T**ask**L**earning(`ppsci.loss.mtl`) 多任务学习模块，针对多任务优化(如 PINN 方法)进一步提升性能，使用方式：[多任务学习指南](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#24)([#493](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505)、[#492](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。 +- 添加 **M**ulti**T**ask**L**earning(`ppsci.loss.mtl`) 多任务学习模块，针对多任务优化(如 PINN 方法)进一步提升性能，使用方式：[多任务学习指南](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/user_guide/#24)([#493](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505)、[#492](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。 @@ -241,11 +241,11 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()" # write your code here... ``` -如需基于复杂几何文件（`*.stl`, `*.mesh`, `*.obj`）文件进行训练、测试等流程，请参考完整安装流程：[**安装与使用**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/) +如需基于复杂几何文件（`*.stl`, `*.mesh`, `*.obj`）文件进行训练、测试等流程，请参考完整安装流程：[**安装与使用**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/) ## ⚡️快速开始 -请参考 [**快速开始**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/quickstart/) +请参考 [**快速开始**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/quickstart/) ## 🎈生态工具 @@ -278,7 +278,7 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()" PaddleScience 项目欢迎并依赖开发人员和开源社区中的用户，会不定期推出开源活动。 -> 在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考 [**PaddleScience 开发与贡献指南**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/development/) 以提升开发效率和质量。 +> 在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考 [**PaddleScience 开发与贡献指南**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/development/) 以提升开发效率和质量。 - 🔥第七期黑客松 @@ -337,5 +337,5 @@ PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共 ## 📜开源协议 -[Apache License 2.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/LICENSE) +[Apache License 2.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/LICENSE) diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md index 697d098cf2..5871bb8a1f 100644 --- a/docs/index.md +++ b/docs/index.md @@ -82,9 +82,9 @@ | 微分方程 | [洛伦兹方程](./zh/examples/lorenz.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | | 微分方程 | [若斯叻方程](./zh/examples/rossler.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | | 算子学习 | [DeepONet](./zh/examples/deeponet.md) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | -| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | +| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | | 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](./zh/examples/volterra_ide.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | -| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | | 光孤子 | [Optical soliton](./zh/examples/nlsmb.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| | 光纤怪波 | [Optical rogue wave](./zh/examples/nlsmb.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| | 域分解 | [XPINN](./zh/examples/xpinns.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| @@ -113,7 +113,7 @@ | 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - | | 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | | 通用流场模拟 | [气动外形设计](./zh/examples/amgnet.md) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 流固耦合 | [涡激振动](./zh/examples/viv.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| +| 流固耦合 | [涡激振动](./zh/examples/viv.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| | 多相流 | [气液两相流](./zh/examples/bubble.md) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| | 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)| | 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](./zh/examples/tempoGAN.md) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197517.3201304)| diff --git a/docs/zh/development.md b/docs/zh/development.md index dd43250b4a..4cd0a7e7c5 100644 --- a/docs/zh/development.md +++ b/docs/zh/development.md @@ -909,7 +909,7 @@ PaddleScience 文档基于 [Mkdocs-Material](https://squidfunk.github.io/mkdocs- ### 3.4 预览文档 -假设撰写好的文档位置为 `PaddleScience/docs/zh/examples/your_exmaple.md`，为了让其在 PaddleScience 官网 [经典案例](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn/) 左侧目录中展示，需要修改 `PaddleScience/mkdocs.yml`。将 `your_exmaple.md` 的相对路径仿照其他案例，添加到 `- 经典案例:` 下的列表中，如下高亮行所示。 +假设撰写好的文档位置为 `PaddleScience/docs/zh/examples/your_exmaple.md`，为了让其在 PaddleScience 官网 [经典案例](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn/) 左侧目录中展示，需要修改 `PaddleScience/mkdocs.yml`。将 `your_exmaple.md` 的相对路径仿照其他案例，添加到 `- 经典案例:` 下的列表中，如下高亮行所示。 ``` yaml hl_lines="23" title="PaddleScience/mkdocs.yml" ... diff --git a/docs/zh/examples/aneurysm.md b/docs/zh/examples/aneurysm.md index 3efdfd1a71..f7745367ab 100644 --- a/docs/zh/examples/aneurysm.md +++ b/docs/zh/examples/aneurysm.md @@ -119,7 +119,7 @@ tar -xvf aneurysm_dataset.tar ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `Mesh` 来读取、解析这些几何文件，并且通过布尔运算，组合出各个计算域，代码如下： diff --git a/docs/zh/examples/bracket.md b/docs/zh/examples/bracket.md index f75d774895..5d80e9cbc7 100644 --- a/docs/zh/examples/bracket.md +++ b/docs/zh/examples/bracket.md @@ -136,7 +136,7 @@ tar -xvf bracket_dataset.tar ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `Mesh` 来读取、解析这些几何文件，并且通过布尔运算，组合出各个计算域，代码如下： diff --git a/docs/zh/examples/control_arm.md b/docs/zh/examples/control_arm.md index d3aa094efb..5851021a61 100644 --- a/docs/zh/examples/control_arm.md +++ b/docs/zh/examples/control_arm.md @@ -179,7 +179,7 @@ examples/control_arm/forward_analysis.py:36:41 ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `ppsci.geometry.Mesh` 即可读取、解析几何文件，得到计算域，并获取几何结构边界： @@ -384,7 +384,7 @@ examples/control_arm/inverse_parameter.py:35:40 ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `ppsci.geometry.Mesh` 即可读取、解析几何文件，得到计算域，并获取几何结构边界： diff --git a/docs/zh/examples/heart.md b/docs/zh/examples/heart.md index d5522157aa..be98fc7f03 100644 --- a/docs/zh/examples/heart.md +++ b/docs/zh/examples/heart.md @@ -168,7 +168,7 @@ examples/heart/forward.py:33:35 ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `ppsci.geometry.Mesh` 即可读取、解析几何文件，得到计算域，并获取几何结构边界： diff --git a/docs/zh/examples/velocity_gan.md b/docs/zh/examples/velocity_gan.md index f0b39d2a9f..9a8e138552 100644 --- a/docs/zh/examples/velocity_gan.md +++ b/docs/zh/examples/velocity_gan.md @@ -60,7 +60,7 @@ $$ ## 3. 模型构建 -接下来开始讲解如何使用PaddleScience框架实现VelocityGAN。以下内容仅对关键步骤进行阐述，其余细节请参考 [API文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/api/arch/)。 +接下来开始讲解如何使用PaddleScience框架实现VelocityGAN。以下内容仅对关键步骤进行阐述，其余细节请参考 [API文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/api/arch/)。 ### 3.1 数据集介绍 diff --git a/docs/zh/multi_device.md b/docs/zh/multi_device.md index f68fbe3abf..05fdd196ef 100644 --- a/docs/zh/multi_device.md +++ b/docs/zh/multi_device.md @@ -269,7 +269,7 @@ 我们在公开的案例文档开头提供了基于 NVIDIA CUDA 训练的参考精度和对应的预训练模型权重，如果需要在指定的硬件上运行，可以参考如下步骤： -1. 如果你的硬件类型尚未接入 PaddlePaddle，则可以参考 [PaddleCustomDevice](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice) 官方文档，接入飞桨框架。如果你的硬件类型已接入 PaddlePaddle，但尚未添加到 PaddleScience 的硬件支持列表中，请在 [ppsci/utils/config.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/ppsci/utils/config.py#L215) 和 [deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/deploy/python_infer/base.py#L217) 中添加你的硬件类型。 +1. 如果你的硬件类型尚未接入 PaddlePaddle，则可以参考 [PaddleCustomDevice](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice) 官方文档，接入飞桨框架。如果你的硬件类型已接入 PaddlePaddle，但尚未添加到 PaddleScience 的硬件支持列表中，请在 [ppsci/utils/config.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/release/1.4/ppsci/utils/config.py#L215) 和 [deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/release/1.4/deploy/python_infer/base.py#L217) 中添加你的硬件类型。 2. 按照案例文档给出的步骤，准备好必要的数据集。 diff --git a/docs/zh/reproduction.md b/docs/zh/reproduction.md index 504ffe8790..40e96f8381 100644 --- a/docs/zh/reproduction.md +++ b/docs/zh/reproduction.md @@ -14,7 +14,7 @@ - PaddleScience - 基于飞桨的 AI4S 套件，提供面向 AI4S 领域通用功能，如复杂几何形状解析、通用微分方程、数据驱动/物理机理/数理融合等求解器，方便开发 AI4S 领域相关模型，具体参考 [PaddleScience 文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/) + 基于飞桨的 AI4S 套件，提供面向 AI4S 领域通用功能，如复杂几何形状解析、通用微分方程、数据驱动/物理机理/数理融合等求解器，方便开发 AI4S 领域相关模型，具体参考 [PaddleScience 文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/) - 飞桨PaddlePaddle @@ -194,4 +194,4 @@ PaddleScience 官网文档需满足： - 如果模型依赖 PaddlePaddle 未涵盖的依赖（如 pandas），则需要在文档开头对说明需安装哪些依赖项。 - 随机控制，需要尽量固定含有随机因素模块的随机种子，保证模型可以正常复现（PaddleScience 套件提供了 `ppsci.utils.misc.set_random_seed(seed_num)` 语句来控制全局随机数）。 - 超参数：模型内部超参数禁止写死，尽量都可以通过配置文件进行配置。 -- 文档末尾附上参考论文、参考代码网址、复现训练好的模型参数下载链接。 整体文档撰写可以参考：[文档参考样例(darcy2d)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/darcy2d/)。 +- 文档末尾附上参考论文、参考代码网址、复现训练好的模型参数下载链接。 整体文档撰写可以参考：[文档参考样例(darcy2d)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/darcy2d/)。 diff --git a/docs/zh/user_guide.md b/docs/zh/user_guide.md index 2034b5ac44..4ad7e6eee7 100644 --- a/docs/zh/user_guide.md +++ b/docs/zh/user_guide.md @@ -212,7 +212,7 @@ ppsci MESSAGE: Inference model has been exported to: ./inference/aneurysm, inclu !!! Warning 在 Paddle 3.0 及之后的版本中，PIR 被设置为默认的静态图执行模式，因此 `*.pdmodel` 格式的文件被移除，改由 `*.json` 文件代替。 - 为此 PaddleScience 进行了适配([deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/deploy/python_infer/base.py#L105-L107))，用户无需关心后缀格式，会根据 Paddle 版本是否支持 PIR，在加载上述文件时，自动替换为正确的后缀名。 + 为此 PaddleScience 进行了适配([deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/deploy/python_infer/base.py#L105-L107))，用户无需关心后缀格式，会根据 Paddle 版本是否支持 PIR，在加载上述文件时，自动替换为正确的后缀名。 #### 1.2.2 ONNX 推理模型导出 @@ -995,7 +995,7 @@ TODO --> ### 2.5 多任务学习 -在机理驱动、数理融合场景中，往往会同时优化多个损失项，如控制方程残差损失、（初）边值条件损失等。在训练过程中这些损失项对参数的梯度方向可能会互相冲突，阻碍训练精度收敛，而这正是多任务学习方法能解决的问题。因此 PaddleScience 在多任务学习模块中引入了几种常见的算法，其主要通过对不同任务的权重或产生的梯度进行调整，从而缓解该问题，最终提升模型收敛精度。下面以 [`Relobralo`](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 算法进行举例，使用方式如下： +在机理驱动、数理融合场景中，往往会同时优化多个损失项，如控制方程残差损失、（初）边值条件损失等。在训练过程中这些损失项对参数的梯度方向可能会互相冲突，阻碍训练精度收敛，而这正是多任务学习方法能解决的问题。因此 PaddleScience 在多任务学习模块中引入了几种常见的算法，其主要通过对不同任务的权重或产生的梯度进行调整，从而缓解该问题，最终提升模型收敛精度。下面以 [`Relobralo`](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 算法进行举例，使用方式如下： 1. 实例化一个多任务学习方法的对象 diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index f28e5a1f0c..30d8887af3 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,5 +1,5 @@ [build-system] -requires = ["setuptools>=65", "setuptools_scm[toml]>=6.2"] +requires = ["setuptools>=65", "setuptools_scm"] build-backend = "setuptools.build_meta" [project] @@ -46,6 +46,8 @@ exclude = [ "test_tipc*", "test*", "tools*", + "ppsci/externals*", + "ppsci/externals/*", ] [tool.ruff] @@ -56,12 +58,6 @@ extend-exclude = [ "./ppsci/autodiff/__init__.py", ] -[tool.setuptools_scm] -version_file = "ppsci/_version.py" -tag_regex = "v(\\d+\\.\\d+\\.\\d+)" -fallback_version = "0.0.0" -version_scheme = "post-release" - [tool.setuptools.dynamic] dependencies = { file = ["requirements.txt"] } diff --git a/setup.py b/setup.py index ac50d323a3..10693e5aa7 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -38,6 +38,8 @@ def get_requirements() -> list: "test_tipc", "test", "tools", + "ppsci/externals*", + "ppsci/externals/*", ) ), classifiers=[ @@ -53,4 +55,13 @@ def get_requirements() -> list: "Topic :: Scientific/Engineering :: Mathematics", ], install_requires=get_requirements(), + use_scm_version={ + "version_scheme": "release-branch-semver", # 确保发布分支生成干净版本 + "local_scheme": "node-and-date", # 本地开发版本包含日期和提交信息 + "version_file": "ppsci/_version.py", + "fallback_version": "1.4.0", + "root": "..", + "tag_regex": r"^v(\d+\.\d+\.\d+)$", # 严格匹配标签格式 vX.Y.Z + }, + setup_requires=["setuptools_scm"], # 确保 setuptools_scm 可用 ) From 4bf826ca1110dc22ad0d87e632c474109eb024e4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HydrogenSulfate <490868991@qq.com> Date: Tue, 8 Apr 2025 16:42:52 +0800 Subject: [PATCH 2/5] update version --- pyproject.toml | 6 ++++++ setup.py | 8 ++++---- 2 files changed, 10 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 30d8887af3..7e7e83e519 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -58,6 +58,12 @@ extend-exclude = [ "./ppsci/autodiff/__init__.py", ] +[tool.setuptools_scm] +version_file = "ppsci/_version.py" +tag_regex = "v(\\d+\\.\\d+\\.\\d+)" +fallback_version = "1.4.0" +version_scheme = "no-guess-dev" + [tool.setuptools.dynamic] dependencies = { file = ["requirements.txt"] } diff --git a/setup.py b/setup.py index 10693e5aa7..f65cd55500 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -56,12 +56,12 @@ def get_requirements() -> list: ], install_requires=get_requirements(), use_scm_version={ - "version_scheme": "release-branch-semver", # 确保发布分支生成干净版本 - "local_scheme": "node-and-date", # 本地开发版本包含日期和提交信息 + "version_scheme": "release-branch-semver", + "local_scheme": "node-and-date", "version_file": "ppsci/_version.py", "fallback_version": "1.4.0", "root": "..", - "tag_regex": r"^v(\d+\.\d+\.\d+)$", # 严格匹配标签格式 vX.Y.Z + "tag_regex": r"^v(\d+\.\d+\.\d+)$", }, - setup_requires=["setuptools_scm"], # 确保 setuptools_scm 可用 + setup_requires=["setuptools_scm"], ) From 68839bb0707d8b832595488cd7de5317f17ffe4f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HydrogenSulfate <490868991@qq.com> Date: Tue, 8 Apr 2025 16:42:52 +0800 Subject: [PATCH 3/5] update code --- pyproject.toml | 4 ++-- setup.py | 2 ++ 2 files changed, 4 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index f28e5a1f0c..400d5db753 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -59,8 +59,8 @@ extend-exclude = [ [tool.setuptools_scm] version_file = "ppsci/_version.py" tag_regex = "v(\\d+\\.\\d+\\.\\d+)" -fallback_version = "0.0.0" -version_scheme = "post-release" +fallback_version = "1.4.0" +version_scheme = "no-guess-dev" [tool.setuptools.dynamic] dependencies = { file = ["requirements.txt"] } diff --git a/setup.py b/setup.py index ac50d323a3..edc1806c4d 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -53,4 +53,6 @@ def get_requirements() -> list: "Topic :: Scientific/Engineering :: Mathematics", ], install_requires=get_requirements(), + use_scm_version=True, + setup_requires=["setuptools_scm"], ) From d2fc7d444c49613f410a7763a09f6311b3d1c4ec Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HydrogenSulfate <490868991@qq.com> Date: Tue, 8 Apr 2025 16:53:52 +0800 Subject: [PATCH 4/5] update version --- setup.py | 9 +-------- 1 file changed, 1 insertion(+), 8 deletions(-) diff --git a/setup.py b/setup.py index f65cd55500..be651f4b8f 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -55,13 +55,6 @@ def get_requirements() -> list: "Topic :: Scientific/Engineering :: Mathematics", ], install_requires=get_requirements(), - use_scm_version={ - "version_scheme": "release-branch-semver", - "local_scheme": "node-and-date", - "version_file": "ppsci/_version.py", - "fallback_version": "1.4.0", - "root": "..", - "tag_regex": r"^v(\d+\.\d+\.\d+)$", - }, + use_scm_version=True, setup_requires=["setuptools_scm"], ) From d71906a8e0e1b61edbdb660f00ec19774bc921ec Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HydrogenSulfate <490868991@qq.com> Date: Tue, 8 Apr 2025 16:57:34 +0800 Subject: [PATCH 5/5] restore to latest --- README.md | 149 ++++++++++++++++--------------- docs/index.md | 6 +- docs/zh/development.md | 2 +- docs/zh/examples/aneurysm.md | 2 +- docs/zh/examples/bracket.md | 2 +- docs/zh/examples/control_arm.md | 4 +- docs/zh/examples/heart.md | 2 +- docs/zh/examples/velocity_gan.md | 2 +- docs/zh/multi_device.md | 2 +- docs/zh/reproduction.md | 4 +- docs/zh/user_guide.md | 4 +- 11 files changed, 90 insertions(+), 89 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 3c60898492..24c257639c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -6,18 +6,18 @@ [![Version](https://img.shields.io/pypi/v/paddlesci)](https://pypi.org/project/paddlesci/) [![Conda](https://anaconda.org/paddlescience/paddlescience/badges/version.svg)](https://anaconda.org/PaddleScience/paddlescience) [![Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/paddlesci)](https://pypi.org/project/paddlesci/) -[![Doc](https://img.shields.io/readthedocs/paddlescience-docs/latest)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/) +[![Doc](https://img.shields.io/readthedocs/paddlescience-docs/latest)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/) [![Code Style](https://img.shields.io/badge/code_style-black-black)](https://github.com/psf/black) [![Hydra](https://img.shields.io/badge/config-hydra-89b8cd)](https://hydra.cc/) -[![License](https://img.shields.io/github/license/PaddlePaddle/PaddleScience)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/LICENSE) +[![License](https://img.shields.io/github/license/PaddlePaddle/PaddleScience)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/LICENSE) [![Update](https://anaconda.org/paddlescience/paddlescience/badges/latest_release_date.svg)](https://anaconda.org/PaddleScience/paddlescience) -[📘 使用文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/) | -[🛠️ 安装使用](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/) | -[📘 快速开始](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/quickstart/) | -[👀 案例列表](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn/) | -[🆕 最近更新](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/#_4) | +[📘 使用文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/) | +[🛠️ 安装使用](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/) | +[📘 快速开始](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/quickstart/) | +[👀 案例列表](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn/) | +[🆕 最近更新](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/#_4) | [🤔 问题反馈](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/issues/new/choose) @@ -38,22 +38,22 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 亥姆霍兹方程 | [SPINN(Helmholtz3D)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/spinn) | 机理驱动 | SPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2306.15969) | -| 相场方程 | [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AllenCahn/allen_cahn.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2402.00326) | -| 微分方程 | [拉普拉斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/laplace2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 微分方程 | [伯格斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deephpms) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://github.com/maziarraissi/DeepHPMs/tree/master/Data) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1801.06637.pdf) | -| 微分方程 | [非线性偏微分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/pirbn) | 机理驱动 | PIRBN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2304.06234) | -| 微分方程 | [洛伦兹方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/lorenz) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | -| 微分方程 | [若斯叻方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/rossler) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | -| 算子学习 | [DeepONet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deeponet) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | -| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | -| 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/volterra_ide) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | -| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 光孤子 | [Optical soliton](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| -| 光纤怪波 | [Optical rogue wave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| -| 域分解 | [XPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/xpinns) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| -| 布鲁塞尔扩散系统 | [3D-Brusselator](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/brusselator3d) | 数据驱动 | LNO | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2303.10528)| -| 符号回归 | [Transformer4SR](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/transformer4sr.md) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2312.04070)| +| 亥姆霍兹方程 | [SPINN(Helmholtz3D)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/spinn) | 机理驱动 | SPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2306.15969) | +| 相场方程 | [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AllenCahn/allen_cahn.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2402.00326) | +| 微分方程 | [拉普拉斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/laplace2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 微分方程 | [伯格斯方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deephpms) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://github.com/maziarraissi/DeepHPMs/tree/master/Data) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1801.06637.pdf) | +| 微分方程 | [非线性偏微分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/pirbn) | 机理驱动 | PIRBN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2304.06234) | +| 微分方程 | [洛伦兹方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/lorenz) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | +| 微分方程 | [若斯叻方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/rossler) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | +| 算子学习 | [DeepONet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deeponet) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | +| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | +| 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/volterra_ide) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | +| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 光孤子 | [Optical soliton](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| +| 光纤怪波 | [Optical rogue wave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nlsmb) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| +| 域分解 | [XPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/xpinns) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| +| 布鲁塞尔扩散系统 | [3D-Brusselator](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/brusselator3d) | 数据驱动 | LNO | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2303.10528)| +| 符号回归 | [Transformer4SR](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/transformer4sr.md) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2312.04070)| | 算子学习 | [隐空间神经算子LNO](https://github.com/L-I-M-I-T/LatentNeuralOperator) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2406.03923)|
@@ -61,51 +61,51 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 汽车表面阻力预测 | [DrivAerNet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/drivaernet/) | 数据驱动 | RegDGCNN | 监督学习 | [Data](https://dataset.bj.bcebos.com/PaddleScience/DNNFluid-Car/DrivAer%2B%2B/data.tar) | [Paper](https://www.researchgate.net/publication/378937154_DrivAerNet_A_Parametric_Car_Dataset_for_Data-Driven_Aerodynamic_Design_and_Graph-Based_Drag_Prediction) | -| 一维线性对流问题 | [1D 线性对流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/adv_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://github.com/Zhengyu-Huang/Operator-Learning/tree/main/data) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | -| 非定常不可压流体 | [2D 方腔浮力驱动流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ns_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://huggingface.co/datasets/pdearena/NavierStokes-2D) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | -| 定常不可压流体 | [Re3200 2D 定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ldc2d_steady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | -| 定常不可压流体 | [2D 达西流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/darcy2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | -| 定常不可压流体 | [2D 管道流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1906.02382) | -| 定常不可压流体 | [3D 颅内动脉瘤](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/aneurysm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/aneurysm/aneurysm_dataset.tar) | [Project](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/intermediate/adding_stl_files.html)| -| 定常不可压流体 | [任意 2D 几何体绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deepcfd) | 数据驱动 | DeepCFD | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| -| 非定常不可压流体 | [2D 非定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ldc2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 非定常不可压流体 | [Re100 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cylinder2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/cylinder2d_unsteady_Re100/cylinder2d_unsteady_Re100_dataset.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| -| 非定常不可压流体 | [Re100~750 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cylinder2d_unsteady_transformer_physx) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957)| -| 可压缩流体 | [2D 空气激波](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/shock_wave) | 机理驱动 | PINN-WE | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| +| 汽车表面阻力预测 | [DrivAerNet](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/drivaernet/) | 数据驱动 | RegDGCNN | 监督学习 | [Data](https://dataset.bj.bcebos.com/PaddleScience/DNNFluid-Car/DrivAer%2B%2B/data.tar) | [Paper](https://www.researchgate.net/publication/378937154_DrivAerNet_A_Parametric_Car_Dataset_for_Data-Driven_Aerodynamic_Design_and_Graph-Based_Drag_Prediction) | +| 一维线性对流问题 | [1D 线性对流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/adv_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://github.com/Zhengyu-Huang/Operator-Learning/tree/main/data) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | +| 非定常不可压流体 | [2D 方腔浮力驱动流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ns_cvit/) | 数据驱动 | ViT | 监督学习 | [Data](https://huggingface.co/datasets/pdearena/NavierStokes-2D) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2405.13998) | +| 定常不可压流体 | [Re3200 2D 定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ldc2d_steady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | +| 定常不可压流体 | [2D 达西流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/darcy2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | | +| 定常不可压流体 | [2D 管道流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1906.02382) | +| 定常不可压流体 | [3D 颅内动脉瘤](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/aneurysm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/aneurysm/aneurysm_dataset.tar) | [Project](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/intermediate/adding_stl_files.html)| +| 定常不可压流体 | [任意 2D 几何体绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deepcfd) | 数据驱动 | DeepCFD | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| +| 非定常不可压流体 | [2D 非定常方腔流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ldc2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 非定常不可压流体 | [Re100 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cylinder2d_unsteady) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/cylinder2d_unsteady_Re100/cylinder2d_unsteady_Re100_dataset.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2004.08826)| +| 非定常不可压流体 | [Re100~750 2D 圆柱绕流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cylinder2d_unsteady_transformer_physx) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957)| +| 可压缩流体 | [2D 空气激波](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/shock_wave) | 机理驱动 | PINN-WE | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| | 飞行器设计 | [MeshGraphNets](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5322713) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/184320) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03409)| | 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - | | 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 通用流场模拟 | [气动外形设计](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/amgnet) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 流固耦合 | [涡激振动](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/viv) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| -| 多相流 | [气液两相流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/bubble) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| +| 通用流场模拟 | [气动外形设计](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/amgnet) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | +| 流固耦合 | [涡激振动](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/viv) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| +| 多相流 | [气液两相流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/bubble) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| | 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)| -| 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/tempoGAN) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197517.3201304)| +| 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/tempoGAN) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197517.3201304)| | 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4493261?contributionType=1) | 数据驱动 | cycleGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2007.15324)| | 流场高分辨率重构 | [基于Voronoi嵌入辅助深度学习的稀疏传感器全局场重建](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5807904) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data1](https://drive.google.com/drive/folders/1K7upSyHAIVtsyNAqe6P8TY1nS5WpxJ2c)
[Data2](https://drive.google.com/drive/folders/1pVW4epkeHkT2WHZB7Dym5IURcfOP4cXu)
[Data3](https://drive.google.com/drive/folders/1xIY_jIu-hNcRY-TTf4oYX1Xg4_fx8ZvD) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | -| 流场预测 | [Catheter](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/catheter/) | 数据驱动 | FNO | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/291940) | [Paper](https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.adj1741) | -| 求解器耦合 | [CFD-GCN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cfdgcn) | 数据驱动 | GCN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/184778)
[Mesh](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/CFDGCN/meshes.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2007.04439)| -| 受力分析 | [1D 欧拉梁变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/euler_beam) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | -| 受力分析 | [2D 平板变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/biharmonic2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2108.07243) | -| 受力分析 | [3D 连接件变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/bracket) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/bracket/bracket_dataset.tar) | [Tutorial](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/foundational/linear_elasticity.html) | -| 受力分析 | [结构震动模拟](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/phylstm) | 机理驱动 | PhyLSTM | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/PhyLSTM/data_boucwen.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2002.10253) | -| 受力分析 | [2D 弹塑性结构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/epnn) | 机理驱动 | EPNN | 无监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstate-16-plas.dat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstress-16-plas.dat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2204.12088) | -| 受力分析和逆问题 | [3D 汽车控制臂变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/control_arm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 流场预测 | [Catheter](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/catheter/) | 数据驱动 | FNO | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/291940) | [Paper](https://www.science.org/doi/pdf/10.1126/sciadv.adj1741) | +| 求解器耦合 | [CFD-GCN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cfdgcn) | 数据驱动 | GCN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/184778)
[Mesh](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/CFDGCN/meshes.tar) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2007.04439)| +| 受力分析 | [1D 欧拉梁变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/euler_beam) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 受力分析 | [2D 平板变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/biharmonic2d) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2108.07243) | +| 受力分析 | [3D 连接件变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/bracket) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/bracket/bracket_dataset.tar) | [Tutorial](https://docs.nvidia.com/deeplearning/modulus/modulus-v2209/user_guide/foundational/linear_elasticity.html) | +| 受力分析 | [结构震动模拟](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/phylstm) | 机理驱动 | PhyLSTM | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/PhyLSTM/data_boucwen.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2002.10253) | +| 受力分析 | [2D 弹塑性结构](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/epnn) | 机理驱动 | EPNN | 无监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstate-16-plas.dat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/epnn/dstress-16-plas.dat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2204.12088) | +| 受力分析和逆问题 | [3D 汽车控制臂变形](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/control_arm) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | | 受力分析和逆问题 | [3D 心脏仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/examples/heart.md) | 数理融合 | PINN | 监督学习 | - | - | -| 拓扑优化 | [2D 拓扑优化](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/topopt) | 数据驱动 | TopOptNN | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/topopt/top_dataset.h5) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1709.09578) | -| 热仿真 | [1D 换热器热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/heat_exchanger) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | - | -| 热仿真 | [2D 热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/heat_pinn) | 机理驱动 | PINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1711.10561)| -| 热仿真 | [2D 芯片热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/chip_heat) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1063/5.0194245)| +| 拓扑优化 | [2D 拓扑优化](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/topopt) | 数据驱动 | TopOptNN | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/topopt/top_dataset.h5) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/1709.09578) | +| 热仿真 | [1D 换热器热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_exchanger) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | - | +| 热仿真 | [2D 热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_pinn) | 机理驱动 | PINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/1711.10561)| +| 热仿真 | [2D 芯片热仿真](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/chip_heat) | 机理驱动 | PI-DeepONet | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1063/5.0194245)|

材料科学(AI for Material)

| 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 材料设计 | [散射板设计(反问题)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/hpinns) | 数理融合 | 数据驱动 | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_valid.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2102.04626.pdf) | -| 晶体材料属性预测 | [CGCNN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/cgcnn/) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [MP](https://next-gen.materialsproject.org/) / [Perovskite](https://cmr.fysik.dtu.dk/cubic_perovskites/cubic_perovskites.html) / [C2DB](https://cmr.fysik.dtu.dk/c2db/c2db.html) / [test](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience%2Fdatasets%2Fcgcnn%2Fcgcnn-test.zip) | [Paper](https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.145301) | -| 分子生成 | [MoFlow](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/moflow/) | 数据驱动 | Flow Model | 监督学习 | [qm9/ zink250k](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/282687) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2006.10137v1) | -| 分子属性预测 | [IFM](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ifm/) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [tox21/sider/hiv/bace/bbbp](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ifm/#:~:text=molecules%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86-,dataset.zip,-%EF%BC%8C%E6%88%96Google%20Drive) | [Paper](https://openreview.net/pdf?id=NLFqlDeuzt) | +| 材料设计 | [散射板设计(反问题)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/hpinns) | 数理融合 | 数据驱动 | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/hPINNs/hpinns_holo_valid.mat) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2102.04626.pdf) | +| 晶体材料属性预测 | [CGCNN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/cgcnn/) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [MP](https://next-gen.materialsproject.org/) / [Perovskite](https://cmr.fysik.dtu.dk/cubic_perovskites/cubic_perovskites.html) / [C2DB](https://cmr.fysik.dtu.dk/c2db/c2db.html) / [test](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience%2Fdatasets%2Fcgcnn%2Fcgcnn-test.zip) | [Paper](https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.145301) | +| 分子生成 | [MoFlow](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/moflow/) | 数据驱动 | Flow Model | 监督学习 | [qm9/ zink250k](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/282687) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2006.10137v1) | +| 分子属性预测 | [IFM](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ifm/) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [tox21/sider/hiv/bace/bbbp](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ifm/#:~:text=molecules%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86-,dataset.zip,-%EF%BC%8C%E6%88%96Google%20Drive) | [Paper](https://openreview.net/pdf?id=NLFqlDeuzt) |
@@ -113,31 +113,32 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计 | 问题类型 | 案例名称 | 优化算法 | 模型类型 | 训练方式 | 数据集 | 参考资料 | |-----|---------|-----|---------|----|---------|---------| -| 天气预报 | [Extformer-MoE 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/extformer_moe.md) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [enso](https://tianchi.aliyun.com/dataset/98942) | - | -| 天气预报 | [FourCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/fourcastnet) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [ERA5](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | -| 天气预报 | [NowCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nowcastnet) | 数据驱动 | NowCastNet | 监督学习 | [MRMS](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4) | -| 天气预报 | [GraphCast 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/graphcast) | 数据驱动 | GraphCastNet | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2212.12794) | -| 天气预报 | [FengWu 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/fengwu) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2304.02948) | -| 天气预报 | [Pangu-Weather 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/pangu_weather) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2211.02556) | +| 天气预报 | [Extformer-MoE 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/extformer_moe.md) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [enso](https://tianchi.aliyun.com/dataset/98942) | - | +| 天气预报 | [FourCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/fourcastnet) | 数据驱动 | FourCastNet | 监督学习 | [ERA5](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2202.11214.pdf) | +| 天气预报 | [NowCastNet 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nowcastnet) | 数据驱动 | NowCastNet | 监督学习 | [MRMS](https://app.globus.org/file-manager?origin_id=945b3c9e-0f8c-11ed-8daf-9f359c660fbd&origin_path=%2F~%2Fdata%2F) | [Paper](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4) | +| 天气预报 | [GraphCast 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/graphcast) | 数据驱动 | GraphCastNet | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/abs/2212.12794) | +| 天气预报 | [GenCast 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/gencast) | 数据驱动 | Diffusion | 监督学习 | [Gencast](https://console.cloud.google.com/storage/browser/dm_graphcast) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2312.15796) | +| 天气预报 | [FengWu 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/fengwu) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2304.02948) | +| 天气预报 | [Pangu-Weather 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/pangu_weather) | 数据驱动 | Transformer | 监督学习 | - | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2211.02556) | | 大气污染物 | [UNet 污染物扩散](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5663515?channel=0&channelType=0&sUid=438690&shared=1&ts=1698221963752) | 数据驱动 | UNet | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/198102) | - | -| 天气预报 | [DGMR 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/dgmr.md) | 数据驱动 | DGMR | 监督学习 | [UK dataset](https://huggingface.co/datasets/openclimatefix/nimrod-uk-1km) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2104.00954.pdf) | -| 地震波形反演 | [VelocityGAN 地震波形反演](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/velocity_gan.md) | 数据驱动 | VelocityGAN | 监督学习 | [OpenFWI](https://openfwi-lanl.github.io/docs/data.html#vel) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1809.10262v6) | +| 天气预报 | [DGMR 气象预报](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/dgmr.md) | 数据驱动 | DGMR | 监督学习 | [UK dataset](https://huggingface.co/datasets/openclimatefix/nimrod-uk-1km) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2104.00954.pdf) | +| 地震波形反演 | [VelocityGAN 地震波形反演](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/velocity_gan.md) | 数据驱动 | VelocityGAN | 监督学习 | [OpenFWI](https://openfwi-lanl.github.io/docs/data.html#vel) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1809.10262v6) | ## 🕘最近更新 - 基于 PaddleScience 的 ADR 方程求解方法 [Physics-informed neural networks for advection–diffusion–Langmuir adsorption processes](https://doi.org/10.1063/5.0221924) 被 Physics of Fluids 2024 接受。 - 添加 [IJCAI 2024: 任意三维几何外形车辆的风阻快速预测竞赛](https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=7f3f276465e9e845fd3a811d2d6925b5)，track A, B, C 的 paddle/pytorch 代码链接。 -- 添加 SPINN(基于 Helmholtz3D 方程求解) [helmholtz3d](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/spinn/)。 -- 添加 CVit(基于 Advection 方程和 N-S 方程求解) [CVit(Navier-Stokes)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ns_cvit/)、[CVit(Advection)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/adv_cvit/)。 -- 添加 PirateNet(基于 Allen-cahn 方程和 N-S 方程求解) [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn/)、[LDC2D(Re3200)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/ldc2d_steady/)。 +- 添加 SPINN(基于 Helmholtz3D 方程求解) [helmholtz3d](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/spinn/)。 +- 添加 CVit(基于 Advection 方程和 N-S 方程求解) [CVit(Navier-Stokes)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ns_cvit/)、[CVit(Advection)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/adv_cvit/)。 +- 添加 PirateNet(基于 Allen-cahn 方程和 N-S 方程求解) [Allen-Cahn](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn/)、[LDC2D(Re3200)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/ldc2d_steady/)。 - 基于 PaddleScience 的快速热仿真方法 [A fast general thermal simulation model based on MultiBranch Physics-Informed deep operator neural network](https://doi.org/10.1063/5.0194245) 被 Physics of Fluids 2024 接受。 -- 添加多目标优化算法 [Relobralo](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 。 -- 添加气泡流求解案例([Bubble](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/bubble))、机翼优化案例([DeepCFD](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/deepcfd/))、热传导仿真案例([HeatPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/heat_pinn))、非线性短临预报模型([Nowcasting(仅推理)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/nowcastnet))、拓扑优化案例([TopOpt](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/topopt))、矩形平板线弹性方程求解案例([Biharmonic2D](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/biharmonic2d))。 -- 添加二维血管案例([LabelFree-DNN-Surrogate](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate/#4))、空气激波案例([ShockWave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/shock_wave/))、去噪网络模型([DUCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/DU_CNN))、风电预测模型([Deep Spatial Temporal](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/Deep-Spatio-Temporal))、域分解模型([XPINNs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/XPINNs))、积分方程求解案例([Volterra Equation](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/volterra_ide))、分数阶方程求解案例([Fractional Poisson 2D](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py))。 +- 添加多目标优化算法 [Relobralo](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 。 +- 添加气泡流求解案例([Bubble](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/bubble))、机翼优化案例([DeepCFD](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/deepcfd/))、热传导仿真案例([HeatPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/heat_pinn))、非线性短临预报模型([Nowcasting(仅推理)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/nowcastnet))、拓扑优化案例([TopOpt](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/topopt))、矩形平板线弹性方程求解案例([Biharmonic2D](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/biharmonic2d))。 +- 添加二维血管案例([LabelFree-DNN-Surrogate](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate/#4))、空气激波案例([ShockWave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/shock_wave/))、去噪网络模型([DUCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/DU_CNN))、风电预测模型([Deep Spatial Temporal](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/Deep-Spatio-Temporal))、域分解模型([XPINNs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/XPINNs))、积分方程求解案例([Volterra Equation](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/volterra_ide))、分数阶方程求解案例([Fractional Poisson 2D](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py))。 - 针对串联方程和复杂方程场景，`Equation` 模块支持基于 [sympy](https://docs.sympy.org/dev/tutorials/intro-tutorial/intro.html) 的符号计算，并支持和 python 函数混合使用([#507](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/507)、[#505](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。 - `Geometry` 模块和 `InteriorConstraint`、`InitialConstraint` 支持计算 SDF 微分功能([#539](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/539))。 -- 添加 **M**ulti**T**ask**L**earning(`ppsci.loss.mtl`) 多任务学习模块，针对多任务优化(如 PINN 方法)进一步提升性能，使用方式：[多任务学习指南](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/user_guide/#24)([#493](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505)、[#492](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。 +- 添加 **M**ulti**T**ask**L**earning(`ppsci.loss.mtl`) 多任务学习模块，针对多任务优化(如 PINN 方法)进一步提升性能，使用方式：[多任务学习指南](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/user_guide/#24)([#493](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505)、[#492](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。 @@ -241,11 +242,11 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()" # write your code here... ``` -如需基于复杂几何文件（`*.stl`, `*.mesh`, `*.obj`）文件进行训练、测试等流程，请参考完整安装流程：[**安装与使用**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/) +如需基于复杂几何文件（`*.stl`, `*.mesh`, `*.obj`）文件进行训练、测试等流程，请参考完整安装流程：[**安装与使用**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/) ## ⚡️快速开始 -请参考 [**快速开始**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/quickstart/) +请参考 [**快速开始**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/quickstart/) ## 🎈生态工具 @@ -278,7 +279,7 @@ python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()" PaddleScience 项目欢迎并依赖开发人员和开源社区中的用户，会不定期推出开源活动。 -> 在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考 [**PaddleScience 开发与贡献指南**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/development/) 以提升开发效率和质量。 +> 在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考 [**PaddleScience 开发与贡献指南**](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/development/) 以提升开发效率和质量。 - 🔥第七期黑客松 @@ -337,5 +338,5 @@ PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共 ## 📜开源协议 -[Apache License 2.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/release/1.4/LICENSE) +[Apache License 2.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/LICENSE) diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md index 9d965c1781..0eedf31d2c 100644 --- a/docs/index.md +++ b/docs/index.md @@ -82,9 +82,9 @@ | 微分方程 | [洛伦兹方程](./zh/examples/lorenz.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | | 微分方程 | [若斯叻方程](./zh/examples/rossler.md) | 数据驱动 | Transformer-Physx | 监督学习 | [Data](https://github.com/zabaras/transformer-physx) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03957) | | 算子学习 | [DeepONet](./zh/examples/deeponet.md) | 数据驱动 | MLP | 监督学习 | [Data](https://deepxde.readthedocs.io/en/latest/demos/operator/antiderivative_unaligned.html) | [Paper](https://export.arxiv.org/pdf/1910.03193.pdf) | -| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | +| 微分方程 | [梯度增强的物理知识融合 PDE 求解](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/gpinn/poisson_1d.py) | 机理驱动 | gPINN | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114823) | | 积分方程 | [沃尔泰拉积分方程](./zh/examples/volterra_ide.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Project](https://github.com/lululxvi/deepxde/blob/master/examples/pinn_forward/Volterra_IDE.py) | -| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | +| 微分方程 | [分数阶微分方程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | - | | 光孤子 | [Optical soliton](./zh/examples/nlsmb.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| | 光纤怪波 | [Optical rogue wave](./zh/examples/nlsmb.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1007/s11071-023-08824-w)| | 域分解 | [XPINN](./zh/examples/xpinns.md) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2020-0164)| @@ -113,7 +113,7 @@ | 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - | | 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | | 通用流场模拟 | [气动外形设计](./zh/examples/amgnet.md) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) | -| 流固耦合 | [涡激振动](./zh/examples/viv.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| +| 流固耦合 | [涡激振动](./zh/examples/viv.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)| | 多相流 | [气液两相流](./zh/examples/bubble.md) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)| | 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)| | 流场高分辨率重构 | [2D 湍流流场重构](./zh/examples/tempoGAN.md) | 数据驱动 | tempoGAN | 监督学习 | [Train Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_train.mat)
[Eval Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/tempoGAN/2d_valid.mat) | [Paper](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3197517.3201304)| diff --git a/docs/zh/development.md b/docs/zh/development.md index 9fabbf446a..2be9ecb60a 100644 --- a/docs/zh/development.md +++ b/docs/zh/development.md @@ -909,7 +909,7 @@ PaddleScience 文档基于 [Mkdocs-Material](https://squidfunk.github.io/mkdocs- ### 3.4 预览文档 -假设撰写好的文档位置为 `PaddleScience/docs/zh/examples/your_exmaple.md`，为了让其在 PaddleScience 官网 [经典案例](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/allen_cahn/) 左侧目录中展示，需要修改 `PaddleScience/mkdocs.yml`。将 `your_exmaple.md` 的相对路径仿照其他案例，添加到 `- 经典案例:` 下的列表中，如下高亮行所示。 +假设撰写好的文档位置为 `PaddleScience/docs/zh/examples/your_exmaple.md`，为了让其在 PaddleScience 官网 [经典案例](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/allen_cahn/) 左侧目录中展示，需要修改 `PaddleScience/mkdocs.yml`。将 `your_exmaple.md` 的相对路径仿照其他案例，添加到 `- 经典案例:` 下的列表中，如下高亮行所示。 ``` yaml hl_lines="23" title="PaddleScience/mkdocs.yml" ... diff --git a/docs/zh/examples/aneurysm.md b/docs/zh/examples/aneurysm.md index f7745367ab..3efdfd1a71 100644 --- a/docs/zh/examples/aneurysm.md +++ b/docs/zh/examples/aneurysm.md @@ -119,7 +119,7 @@ tar -xvf aneurysm_dataset.tar ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `Mesh` 来读取、解析这些几何文件，并且通过布尔运算，组合出各个计算域，代码如下： diff --git a/docs/zh/examples/bracket.md b/docs/zh/examples/bracket.md index 5d80e9cbc7..f75d774895 100644 --- a/docs/zh/examples/bracket.md +++ b/docs/zh/examples/bracket.md @@ -136,7 +136,7 @@ tar -xvf bracket_dataset.tar ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `Mesh` 来读取、解析这些几何文件，并且通过布尔运算，组合出各个计算域，代码如下： diff --git a/docs/zh/examples/control_arm.md b/docs/zh/examples/control_arm.md index 5851021a61..d3aa094efb 100644 --- a/docs/zh/examples/control_arm.md +++ b/docs/zh/examples/control_arm.md @@ -179,7 +179,7 @@ examples/control_arm/forward_analysis.py:36:41 ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `ppsci.geometry.Mesh` 即可读取、解析几何文件，得到计算域，并获取几何结构边界： @@ -384,7 +384,7 @@ examples/control_arm/inverse_parameter.py:35:40 ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `ppsci.geometry.Mesh` 即可读取、解析几何文件，得到计算域，并获取几何结构边界： diff --git a/docs/zh/examples/heart.md b/docs/zh/examples/heart.md index be98fc7f03..d5522157aa 100644 --- a/docs/zh/examples/heart.md +++ b/docs/zh/examples/heart.md @@ -168,7 +168,7 @@ examples/heart/forward.py:33:35 ???+ warning "注意" - **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** + **使用 `Mesh` 类之前，必须先按照[1.4.2 安装Mesh几何[可选]](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/install_setup/#142-mesh)文档，安装好 open3d、pysdf、PyMesh 3 个几何依赖包。** 然后通过 PaddleScience 内置的 STL 几何类 `ppsci.geometry.Mesh` 即可读取、解析几何文件，得到计算域，并获取几何结构边界： diff --git a/docs/zh/examples/velocity_gan.md b/docs/zh/examples/velocity_gan.md index 9a8e138552..f0b39d2a9f 100644 --- a/docs/zh/examples/velocity_gan.md +++ b/docs/zh/examples/velocity_gan.md @@ -60,7 +60,7 @@ $$ ## 3. 模型构建 -接下来开始讲解如何使用PaddleScience框架实现VelocityGAN。以下内容仅对关键步骤进行阐述，其余细节请参考 [API文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/api/arch/)。 +接下来开始讲解如何使用PaddleScience框架实现VelocityGAN。以下内容仅对关键步骤进行阐述，其余细节请参考 [API文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/api/arch/)。 ### 3.1 数据集介绍 diff --git a/docs/zh/multi_device.md b/docs/zh/multi_device.md index e50f2ead97..4cd46b68c5 100644 --- a/docs/zh/multi_device.md +++ b/docs/zh/multi_device.md @@ -269,7 +269,7 @@ 我们在公开的案例文档开头提供了基于 NVIDIA CUDA 训练的参考精度和对应的预训练模型权重，如果需要在指定的硬件上运行，可以参考如下步骤： -1. 如果你的硬件类型尚未接入 PaddlePaddle，则可以参考 [PaddleCustomDevice](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice) 官方文档，接入飞桨框架。如果你的硬件类型已接入 PaddlePaddle，但尚未添加到 PaddleScience 的硬件支持列表中，请在 [ppsci/utils/config.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/release/1.4/ppsci/utils/config.py#L215) 和 [deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/release/1.4/deploy/python_infer/base.py#L217) 中添加你的硬件类型。 +1. 如果你的硬件类型尚未接入 PaddlePaddle，则可以参考 [PaddleCustomDevice](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice) 官方文档，接入飞桨框架。如果你的硬件类型已接入 PaddlePaddle，但尚未添加到 PaddleScience 的硬件支持列表中，请在 [ppsci/utils/config.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/ppsci/utils/config.py#L215) 和 [deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/deploy/python_infer/base.py#L217) 中添加你的硬件类型。 2. 按照案例文档给出的步骤，准备好必要的数据集。 diff --git a/docs/zh/reproduction.md b/docs/zh/reproduction.md index 40e96f8381..504ffe8790 100644 --- a/docs/zh/reproduction.md +++ b/docs/zh/reproduction.md @@ -14,7 +14,7 @@ - PaddleScience - 基于飞桨的 AI4S 套件，提供面向 AI4S 领域通用功能，如复杂几何形状解析、通用微分方程、数据驱动/物理机理/数理融合等求解器，方便开发 AI4S 领域相关模型，具体参考 [PaddleScience 文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/) + 基于飞桨的 AI4S 套件，提供面向 AI4S 领域通用功能，如复杂几何形状解析、通用微分方程、数据驱动/物理机理/数理融合等求解器，方便开发 AI4S 领域相关模型，具体参考 [PaddleScience 文档](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/) - 飞桨PaddlePaddle @@ -194,4 +194,4 @@ PaddleScience 官网文档需满足： - 如果模型依赖 PaddlePaddle 未涵盖的依赖（如 pandas），则需要在文档开头对说明需安装哪些依赖项。 - 随机控制，需要尽量固定含有随机因素模块的随机种子，保证模型可以正常复现（PaddleScience 套件提供了 `ppsci.utils.misc.set_random_seed(seed_num)` 语句来控制全局随机数）。 - 超参数：模型内部超参数禁止写死，尽量都可以通过配置文件进行配置。 -- 文档末尾附上参考论文、参考代码网址、复现训练好的模型参数下载链接。 整体文档撰写可以参考：[文档参考样例(darcy2d)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/examples/darcy2d/)。 +- 文档末尾附上参考论文、参考代码网址、复现训练好的模型参数下载链接。 整体文档撰写可以参考：[文档参考样例(darcy2d)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/examples/darcy2d/)。 diff --git a/docs/zh/user_guide.md b/docs/zh/user_guide.md index d18f87eb24..b891257b8d 100644 --- a/docs/zh/user_guide.md +++ b/docs/zh/user_guide.md @@ -212,7 +212,7 @@ ppsci MESSAGE: Inference model has been exported to: ./inference/aneurysm, inclu !!! Warning 在 Paddle 3.0 及之后的版本中，PIR 被设置为默认的静态图执行模式，因此 `*.pdmodel` 格式的文件被移除，改由 `*.json` 文件代替。 - 为此 PaddleScience 进行了适配([deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/release/1.4/deploy/python_infer/base.py#L105-L107))，用户无需关心后缀格式，会根据 Paddle 版本是否支持 PIR，在加载上述文件时，自动替换为正确的后缀名。 + 为此 PaddleScience 进行了适配([deploy/python_infer/base.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/deploy/python_infer/base.py#L105-L107))，用户无需关心后缀格式，会根据 Paddle 版本是否支持 PIR，在加载上述文件时，自动替换为正确的后缀名。 #### 1.2.2 ONNX 推理模型导出 @@ -1015,7 +1015,7 @@ TODO --> ### 2.5 多任务学习 -在机理驱动、数理融合场景中，往往会同时优化多个损失项，如控制方程残差损失、（初）边值条件损失等。在训练过程中这些损失项对参数的梯度方向可能会互相冲突，阻碍训练精度收敛，而这正是多任务学习方法能解决的问题。因此 PaddleScience 在多任务学习模块中引入了几种常见的算法，其主要通过对不同任务的权重或产生的梯度进行调整，从而缓解该问题，最终提升模型收敛精度。下面以 [`Relobralo`](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/release-1.4/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 算法进行举例，使用方式如下： +在机理驱动、数理融合场景中，往往会同时优化多个损失项，如控制方程残差损失、（初）边值条件损失等。在训练过程中这些损失项对参数的梯度方向可能会互相冲突，阻碍训练精度收敛，而这正是多任务学习方法能解决的问题。因此 PaddleScience 在多任务学习模块中引入了几种常见的算法，其主要通过对不同任务的权重或产生的梯度进行调整，从而缓解该问题，最终提升模型收敛精度。下面以 [`Relobralo`](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 算法进行举例，使用方式如下： 1. 实例化一个多任务学习方法的对象