标量混合的TBNNs张量基神经网络
tbnns的Python项目详细描述
##TBNN-s v0.5.0-标量混合的张量基神经网络
这个包实现了香草张量基神经网络[1] 作为TBNN类，也是张量基神经网络的基础 标量通量模型[2]作为TBNNS类。它们在中进行了描述 以下参考文献：
[1]林，库扎夫斯基，坦普尔顿。“使用具有嵌入不变性的深层神经网络的雷诺平均湍流模型”，流体力学杂志。807（2016年）
[2]米兰、凌、伊顿。“横流中倾斜射流中的湍流标量通量：反梯度输送和深度学习模型”，流体力学杂志。（正在审查中）
作者：Pedro M.Milani（电子邮件：pmmilani@stanford.edu）
上次修改日期：2020年6月8日
使用tensorflow 1.15在Python3.7中开发和测试
安装 要安装，请运行以下命令（可选在虚拟环境中）：
pip install tbnns [–user] [–upgrade]
这将从Python包索引安装稳定版本。使用 标志–用户，如果您没有管理员权限，并且 flag–升级以获得最新版本。在
要在开发过程中测试程序，请运行以下命令 从当前目录。这在开发 代码。在
pip install -e .
要卸载，请运行：
pip uninstall tbnns
上面的命令也将安装 一些依赖项（包含在文件中）要求.txt”) 这个包裹需要。在
示例和测试
文件夹测试包含一个脚本示例_用法.py三个代表 数据集。例如训练TBNN-s并将其应用于测试的示例 设置，在文件夹测试中运行以下内容：
python example_usage_tbnns.py
python example_usage_tbnn.py
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