飞桨科学计算套件PaddleScience

2024-03-17 06:20

本文主要是介绍飞桨科学计算套件PaddleScience,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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。

安装

当然要先安装好飞桨PaddlePaddle,再安装PaddleScience

pip install -U paddlesci

验证安装

python -c "import ppsci; ppsci.utils.run_check()"

运行案例

先git下载源代码

# !git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleScience

执行2D 定常方腔流训练:

cd  PaddleScience/examples/ldc  && python ldc2d_unsteady_Re10.py

这篇关于飞桨科学计算套件PaddleScience的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/818086

相关文章

Python知识点:如何使用Anaconda进行科学计算环境管理

使用 Anaconda 进行科学计算环境管理是一个非常强大且灵活的方式,特别适合处理 Python 和 R 语言的包管理和虚拟环境管理。Anaconda 集成了许多用于科学计算和数据分析的库,并提供了环境隔离的功能,确保不同项目之间不会发生包冲突。以下是使用 Anaconda 进行科学计算环境管理的详细步骤: 1. 安装 Anaconda 首先,你需要在本地机器上安装 Anaconda。你可以

安卓开发板_联发科MTK开发评估套件串口调试

串口调试 如果正在进行lk(little kernel ) 或内核开发,USB 串口适配器( USB 转串口 TTL 适配器的简称)对于检查系统启动日志非常有用,特别是在没有图形桌面显示的情况下。 1.选购适配器 常用的许多 USB 转串口的适配器,按芯片来分,有以下几种: CH340PL2303CP2104FT232 一般来说,采用 CH340 芯片的适配器,性能比较稳定,价

python科学计算:NumPy 线性代数与矩阵操作

1 NumPy 中的矩阵与数组 在 NumPy 中,矩阵实际上是一种特殊的二维数组,因此几乎所有数组的操作都可以应用到矩阵上。不过,矩阵运算与一般的数组运算存在一定的区别,尤其是在点积、乘法等操作中。 1.1 创建矩阵 矩阵可以通过 NumPy 的 array() 函数创建。矩阵的形状可以通过 shape 属性来访问。 import numpy as np# 创建一个 2x3 矩阵mat

6.科学计算模块Numpy(3)对ndarray数组的常用操作

引言 众所周知,numpy能作为python中最受欢迎的数据处理模块,脱离不了它最核心的部件——ndarray数组。那么,我们今天就来了解一下numpy中对ndarray的常用操作。 通过阅读本篇博客你可以: 1.掌握ndarray数组的切片和copy 2.学会如何改变ndarray的数组维度 3.掌握数组的拼接 一、ndarray数组的切片和copy 1.ndarray数组的切片

使用百度飞桨PaddleOCR进行OCR识别

1、代码及文档 代码:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR?tab=readme-ov-file 介绍文档:https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/ppocr/overview.html 2、依赖安装 在使用过程中需要安装库,可以依据代码运行过程中的提示安装。我使用的为python3.7,安装库为:

基于百度AIStudio飞桨paddleRS-develop版道路模型开发训练

基于百度AIStudio飞桨paddleRS-develop版道路模型开发训练 参考地址:https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8271882 基于python35+paddle120+env环境 预测可视化结果: (一)安装环境: 先上传本地下载的源代码PaddleRS-develop.zip 解压PaddleRS-develop.zip到目录

python科学计算:NumPy 简介与安装

1 NumPy 是什么? NumPy(Numerical Python 的简称)是 Python 语言中最为广泛使用的科学计算库。它支持多维数组和矩阵运算,并提供丰富的数学函数库,使得数据处理和数值计算变得更加高效。 NumPy 的核心是提供了一个强大的 ndarray 对象,这是一种用于存储同质数据的多维数组,能够快速执行数值运算。与 Python 原生的列表相比,NumPy 数组的计算速度

python科学计算:NumPy 基础操作

1 创建数组(ndarray) NumPy 的核心对象是 ndarray,它是一个多维数组,用于存储同质数据(即所有元素的类型相同)。我们可以通过多种方式创建数组,以下是一些常见的方法: 1.1 使用 array() 函数 array() 函数是创建 NumPy 数组的基本方法。可以通过传入一个 Python 列表或嵌套列表来创建数组。 import numpy as np# 创建一维数组

基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码

基于飞桨paddle2.6.1+cuda11.7+paddleRS开发版的目标提取-道路数据集训练和预测代码 预测结果: 预测影像: (一)准备道路数据集 下载数据集地址: https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/56961 mass_road.zip —原始地址Url: https://ai-studio-online.bj.bcebos

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包):PaddleNLP【飞桨自然语言处理核心开发库,拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力】

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包):PaddleNLP【飞桨自然语言处理核心开发库,拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力】 参考资料: PaddleNLP官网 GitHub源码:PaddleNLP