PINN学习与实验（一）

目录

• 所用工具
• 数学方程
• 模型搭建
• 所有实现代码
• 结果展示
• 参考文献

今天第一天接触PINN，用深度学习的方法求解PDE，看来是非常不错的方法。做了一个简单易懂的例子，这个例子非常适合初学者。做了一个小demo, 大家可以参考参考

所用工具

使用了python和pytorch进行实现
python3.6
toch1.10

数学方程

使用一个最简单的常微分方程：
f ′ ( x ) = f ( x ) ( 1 ) f ( 0 ) = 1 ( 2 ) f'(x) = f(x) \hspace{2cm}(1) \ f(0) = 1 \hspace{2.6cm}(2) f′(x)=f(x)(1)f(0)=1(2)
这个微分方程其实就是：
f ( x ) = e x ( 3 ) f(x)=e^{x} \hspace{2.45cm}(3) f(x)=ex(3)

模型搭建

核心-使用最简单的全连接层：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, NL, NN): # NL n个l（线性，全连接）隐藏层， NN 输入数据的维数，
        # NL是有多少层隐藏层
        # NN是每层的神经元数量
        super(Net, self).__init__()
        self.input_layer = nn.Linear(1, NN)
        self.hidden_layer = nn.linear(NN,int(NN/2)) ## 这里用NN不合理，下使用下采样
        self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1)

    def forward(self, x):
        out = torch.tanh(self.input_layer(x))
        out = torch.tanh(self.hidden_layer(out))
        out_final = self.output_layer(out)
        return out_final

偏微分方程定义，也就是公式（1）:

def ode_01(x,net):
    y=net(x)
    y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0]
    return y-y_x   # y-y' = 0

所有实现代码

一下代码复制粘贴，可直接运行：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import autograd

"""
用神经网络模拟微分方程,f(x)'=f(x),初始条件f(0) = 1
"""

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, NL, NN): # NL n个l（线性，全连接）隐藏层， NN 输入数据的维数，
        # NL是有多少层隐藏层
        # NN是每层的神经元数量
        super(Net, self).__init__()
        self.input_layer = nn.Linear(1, NN)
        self.hidden_layer = nn.Linear(NN,int(NN/2)) ## 这里用NN不合理，下使用下采样
        self.output_layer = nn.Linear(int(NN/2), 1)

    def forward(self, x):
        out = torch.tanh(self.input_layer(x))
        out = torch.tanh(self.hidden_layer(out))
        out_final = self.output_layer(out)
        return out_final


net=Net(4,20) # 4层 20个
mse_cost_function = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # Mean squared error 均方误差求
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-4)  # 优化器

def ode_01(x,net):
    y=net(x)
    y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0]
    return y-y_x   # y-y' = 0

requires_grad=True).unsqueeze(-1)

plt.ion()  # 动态图
iterations=200000
for epoch in range(iterations):

    optimizer.zero_grad()  # 梯度归0

    ## 求边界条件的损失函数
    x_0 = torch.zeros(2000, 1)
    y_0 = net(x_0)
    mse_i = mse_cost_function(y_0, torch.ones(2000, 1))  # f(0) - 1 = 0

    ## 方程的损失函数
    x_in = np.random.uniform(low=0.0, high=2.0, size=(2000, 1))
    pt_x_in = autograd.Variable(torch.from_numpy(x_in).float(), requires_grad=True)  # x 随机数
    pt_y_colection=ode_01(pt_x_in,net)
    pt_all_zeros= autograd.Variable(torch.from_numpy(np.zeros((2000,1))).float(), requires_grad=False)
    mse_f=mse_cost_function(pt_y_colection, pt_all_zeros)  # y-y' = 0

    loss = mse_i + mse_f
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 优化下一步。This is equivalent to : theta_new = theta_old - alpha * derivative of J w.r.t theta

    if epoch%1000==0:
            y = torch.exp(pt_x_in)  # y 真实值
            y_train0 = net(pt_x_in) # y 预测值
            print(epoch, "Traning Loss:", loss.data)
            print(f'times {epoch}  -  loss: {loss.item()} - y_0: {y_0}')
            plt.cla()
            plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y.detach().numpy())
            plt.scatter(pt_x_in.detach().numpy(), y_train0.detach().numpy(),c='red')
            plt.pause(0.1)

结果展示

训练0次时的结果也就是没训练，蓝色是真实值、红色是预测值：



训练2000次时的结果，蓝色是真实值、红色是预测值：



训练7000次和13000时的结果，蓝色是真实值、红色是预测值：




训练20000时的结果，蓝色是真实值、红色是预测值，不过红色已经完全把蓝色覆盖了，也就是完全拟合了：

参考文献

[1]. 每天进步一点点吧. PINN学习记录.
https://blog.csdn.net/weixin_45805559/article/details/121574293