文件名称：neural-structural-optimization:神经重新参数化可改善结构优化
文件大小：2.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-01 16:51:58
JupyterNotebook
神经重新参数化可改善结构优化 （ ，（ ，（ 在2019年12月13日的NeurIPS 2019研讨会上。 关键链接： 这不是Google的官方项目。 安装 最简单的方法 从您的Web浏览器运行Colab中的！ 简单的方法 TensorFlow 2.0最初的发行版中似乎存在一个错误，这意味着正式的TensorFlow pip包不起作用。 因此，现在，您需要安装每晚的。 该程序包是实验性研究代码，因此在Python程序包索引中并未散布。 您需要使用git克隆存储库并就地安装。 这将自动安装下面列出的所有必需和可选依赖项，但可选的Scikit-Sparse软件包除外。 放在一起： # consider creating a new virtualenv or conda environment first pip install tf-nightly git clone htt
【文件预览】：
neural-structural-optimization-master
----notebooks()
--------optimization-examples.ipynb(500KB)
--------movie.gif(1.96MB)
--------analyze-results.ipynb(1.13MB)
----neural_structural_optimization()
--------truss_test.csv(2KB)
--------topo_physics.py(10KB)
--------train.py(7KB)
--------pipeline_test.py(2KB)
--------problems.py(22KB)
--------topo_api.py(2KB)
--------caching.py(2KB)
--------__init__.py(594B)
--------pipeline.py(8KB)
--------models.py(5KB)
--------pipeline_utils.py(2KB)
--------topo_physics_test.py(6KB)
--------autograd_lib_test.py(3KB)
--------autograd_lib.py(7KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----LICENSE(11KB)
----setup.py(1KB)
----README.md(4KB)