【源码】基于PaddlePaddle框架的逆神经网络模型

项目简介

本项目基于PaddlePaddle框架实现逆神经网络模型（INN），旨在解决科学计算中的逆问题。主要目标是复现论文中基于条件可逆神经网络（cINN）的生成模型，此模型可作为由偏微分方程控制的物理系统反向替代模型，用于求解具有未知空间相关参数的逆问题，例如利用有限压力和饱和度数据估计多相流中的非高斯渗透率场。

项目的主要特性和功能

1. 复现基于cINN的生成模型，使其能作为物理系统的反向替代模型。
2. 运用逆代理模型求解具有未知空间相关参数的逆问题，如渗透率场的估计。
3. 使用PaddlePaddle深度学习框架进行模型的开发与训练。
4. 提供数据预处理和加载脚本，用于加载和预处理训练与测试数据。
5. 提供训练和测试脚本，可训练模型、测试性能并评估模型在特定数据集上的表现。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装PaddlePaddle框架，版本不低于2.2.0。
• 安装必要的Python库：matplotlib, h5py, scipy, scikit-learn。
• 使用以下命令安装PaddlePaddle和相关库： bash conda create -n paddle_env python=3.8 conda install paddlepaddle-gpu==2.3.2 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge conda install scipy h5py matplotlib scikit-learn

数据准备

• 从此处链接下载2D和3D数据集。
• 数据集包含训练、测试和样本数据，文件名中的1pc, 3pc, 5pc分别对应1%, 3%, 5%的噪声。

运行脚本

• 进入2D或3D模型目录，运行训练脚本： bash cd 2D # 或 cd 3D python train.py

评估结果

• 使用提供的评估脚本，分析模型在测试集上的表现，并可视化生成样本。
• 可视化工具位于utils目录下，可用于可视化训练和测试过程中的损失变化，以及生成的样本图像。

结果可视化

• 使用plot.py和plot_samples.py脚本，可视化训练和测试过程中的损失变化，以及生成的样本图像。

通过以上步骤，可成功安装并使用本项目进行逆神经网络模型的训练和测试。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】