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A library for scientific machine learning

Project description

PaddleScience

Developed with PaddlePaddle

Version Python Version License Doc

PaddleScience使用文档

简介

PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计算套件,利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制,解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式,并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。

特性

  • 支持简单几何和复杂 STL 几何的采样与布尔运算。
  • 支持包括 Dirichlet、Neumann、Robin 以及自定义边界条件。
  • 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 8+ 案例。
  • 支持结果可视化输出与日志结构化保存。
  • 完善的 type hints,用户使用和代码贡献全流程文档,经典案例 AI studio 快速体验,降低使用门槛,提高开发效率。
  • 更多特性正在开发中...

安装使用

  1. 执行以下命令,从 github 上克隆 PaddleScience 项目,进入 PaddleScience 目录,并将该目录添加到系统环境变量中

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience.git
    # 若 github clone 速度比较慢,可以使用 gitee clone
    # git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleScience.git
    
    cd PaddleScience
    git checkout release/1.1
    export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH
    
  2. 安装必要的依赖包

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 验证安装

    python -c "import ppsci; ppsci.utils.run_check()"
    
  4. 开始使用

    import ppsci
    
    # write your code here...
    

更多安装方式请参考 安装与使用

快速开始

请参考 快速开始

经典案例

请参考 经典案例

支持

如使用过程中遇到问题或想提出开发建议,欢迎在 Issue 页面新建 issue。

贡献代码

PaddleScience 项目欢迎并依赖开发人员和开源社区中的用户,请参阅 贡献指南

致谢

PaddleScience 的部分模块和案例设计受 NVIDIA-ModulusDeepXDEPaddleNLPPaddleClas 等优秀开源套件的启发。

证书

Apache License 2.0

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

paddlesci-1.1.0-py3-none-any.whl (195.2 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file paddlesci-1.1.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: paddlesci-1.1.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 195.2 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.7.16

File hashes

Hashes for paddlesci-1.1.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 b3b6cdd7304efba8d8ff178f138f0cdc847db66cfbaa3049ce56ddd8e205eb38
MD5 d4df0f13e1fb3c92cc462f6882b244f6
BLAKE2b-256 cef669f46d611ddd5472750aa6ac2a6a032ea1b80aacd9860e155949a468b5d6

See more details on using hashes here.

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