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PhiFlow

其他源碼

3.1.0

下載

φ_流是一種用於優化和機器學習應用程序的開源模擬工具包。它主要寫在python中，可以與numpy，pytorch，jax或tensorflow一起使用。與這些機器學習框架的密切集成使其能夠利用其自動分化功能，從而易於構建涉及學習模型和物理模擬的端到端可區分功能。

例子

網格


流體徽標	喚醒流	蓋子驅動的腔	泰勒綠色

煙羽	可變邊界	並行模擬	移動障礙

旋轉條	多網狀流體	高階Kolmogorov	熱流

漢堡的方程式	反應擴散	波浪	朱莉婭設定

網


向後朝向步驟	熱流	網狀建築	喚醒流

顆粒


SPH	翻動	流線	地形

重力	英式撞球	繩索

優化和網絡


梯度下降	優化投擲	學習投擲	PIV

關閉包裝	學習φ（x，y）	可微分壓力

安裝

使用PIP安裝Python 3.6及以上：

$ pip install phiflow

除了φ_流以啟用機器學習能力和GPU執行，安裝Pytorch，TensorFlow或JAX。要啟用Web UI，還要安裝DASH。有關最佳GPU性能，您可以編譯自定義CUDA操作員，請參閱詳細的安裝說明。

您可以通過運行來驗證安裝

$ python3 -c " import phi; phi.verify() "

這也將檢查兼容的Pytorch，JAX和TensorFlow安裝。

特徵

與Pytorch，Jax和Tensorflow的緊密集成，用於直接的神經網絡訓練，並具有完全可分開的模擬，可以在GPU上運行。
內置的PDE操作側重於流體現象，可以簡化模擬制定。
具有實時可視化和交互式控件的靈活，易於使用的Web界面，可以影響模擬或網絡培訓。
面向對象的，矢量化的設計，用於表達代碼，易用性，靈活性和可擴展性。
可重複使用的仿真代碼，獨立於後端和維度，即完全相同的代碼可以使用tensorflow或pytorch在GPU上使用numpy和3D流體模擬的2D流體模擬代碼。
具有自動稀疏矩陣生成的高級線性方程求解器。

文檔和教程

文檔概述• ▶YouTube教程• API •演示•遊樂場

φ-Flow基於_φml的張量功能。要了解φ_流的工作原理，請先檢查命名和鍵入維度。

入門

安裝說明
張量
流體
食譜

物理

基於網格的流體
高階方案

字段

概述
交錯的網格
I/O和場景格式

幾何學

概述
簽名的距離字段
高度圖

張量

▶q簡介視頻
簡介筆記本
GPU執行

其他

φ_流向攪拌器
避免什麼：如何使代碼與Pytorch，TensorFlow和Jax兼容
遺產可視化和破折號和控制台
舊物理概述

？引用

請使用以下引用：

 @inproceedings{holl2024phiflow,
  title={${Phi}_{text{Flow}}$ ({PhiFlow}): Differentiable Simulations for PyTorch, TensorFlow and Jax},
  author={Holl, Philipp and Thuerey, Nils},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  year={2024},
  organization={PMLR}
}

出版品

我們將很快上傳白皮書。同時，請引用ICLR 2020紙。

學習用可區分物理學控制PDE， Philipp Holl，Vladlen Koltun，Nils Thuerey ，ICLR 2020。
求解器：從可區分的物理學中學習，與迭代PDE-SOLVERS， KIWON UM，Raymond Fei，Philipp Holl，Robert Brand，Nils Thuerey ，Neurips，Neurips，2020年2020年。
φ_流：通過物理模擬進行深度學習的可區分求解框架， Nils Thuerey，Kiwon UM，Philipp Holl ，DiffCVGP 2020年Neurips。
基於物理學的深度學習（Book）， Nils Thuerey，Philipp Holl，Maximilian Mueller，Patrick Schnell，Felix Trost，Kiwon UM ，DiffCVGP 2020年Neurips。
體育深度學習的半距離梯度，帕特里克·施內爾（Patrick Schnell），菲利普·霍爾（Philipp Holl），尼爾斯·托雷（Nils Thuerey） ，ICLR 2022。
物理反演的規模不變學習，菲利普·霍爾（Philipp Holl），弗拉德倫·科爾托（Vladlen Koltun），尼爾斯·托雷（Nils Thuerey） ，神經2022年。