2.0 KiB
2.0 KiB
拓扑优化研究基准
介绍
该项目主要用于实现卫星结构传热拓扑优化设计不同深度代理模型训练、测试以及高热导率材料分布预测作图.
环境要求
-
软件要求
- python:
- cuda:
- pytorch:
-
硬件要求
- 大约4GB显存的GPU
构建环境
pip install -r requirements.txt
快速开始
运行训练、测试以及热布局作图统一通过main.py入口.
-
数据放在百度网盘
提取码: u8fv
(详见Readme),运行时请修改程序配置文件config/config_complex_net.yml
中data_root
输入变量为挂载服务器上数据地址. -
训练和测试
python main.py -m train 或者 python main.py --mode=train
-
测试
python main.py -m test --test_check_num=21 或者 python main.py --mode=test --test_check_num=21
其中
test_check_num
是测试输入模型存储的编号. -
热布局预测作图
python main.py -m plot --test_check_num=21 或者 python main.py --mode=plot --test_check_num=21
其中
test_check_num
是作图输入模型存储的编号.
项目结构
benchmark
目录存放运行所需所有程序config
存放运行配置文件notebook
存放notebook
测试文件outputs
用于存放test
和plot
作图输出结果,测试的输出结果保存在outputs/*.csv
,plot
结果保存在outputs/predict_plot/
src
用于存放模型文件和测试训练文件test.py
测试程序train.py
训练程序plot.py
预测可视化程序data
文件夹存放数据预处理和读取程序models
深度代理模型utils
工具类文件
其他
- 训练测试examples
- 训练样本测试样本存放于
samples/data
中 - 原始文件配置环境后,直接运行
python main.py
,即运行example
- 训练样本测试样本存放于