-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 4
/
command.txt
133 lines (97 loc) · 11.5 KB
/
command.txt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
[convection equation]
## Forward problem ##
# PIXEL (--ic-func sin_x), 96 multicell
python main.py --network base --pde convection_1d --ic-func sin_x --beta 30 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 96 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.005 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 18001 --seed 500 --tag sample_tag
# PIXEL (--ic-func sin_x), 64 multicell
python main.py --network base --pde convection_1d --ic-func sin_x --beta 30 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 64 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.005 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 18001 --seed 500 --tag sample_tag
# PIXEL (--ic-func sin_x), 16 multicell
python main.py --network base --pde convection_1d --ic-func sin_x --beta 30 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.005 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 18001 --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde convection_1d --ic-func sin_x --beta 30 --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --hidden-dim 50 --num-layers 4 --max-iter 18001 --f-scale 0.005 --seed 500 --tag sample_tag
## Inverse problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde convection_1d --ic-func sin_x --beta 30 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 192 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.005 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 51 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde convection_1d --ic-func sin_x --beta 30 --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.005 --hidden-dim 50 --num-layers 4 --max-iter 51 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
[reaction-diffusion equation]
## Forward problem ##
# PIXEL 96 multicell
python main.py --network base --pde rd_1d --nu 3.0 --rho 5.0 --ic-func gauss --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 96 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.01 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 10001 --seed 400 --tag sample_tag
# PIXEL 64 multicell
python main.py --network base --pde rd_1d --nu 3.0 --rho 5.0 --ic-func gauss --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 64 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.01 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 10001 --seed 500 --tag sample_tag
# PIXEL 16 multicell
python main.py --network base --pde rd_1d --nu 3.0 --rho 5.0 --ic-func gauss --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.01 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 10001 --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde rd_1d --nu 3.0 --rho 5.0 --ic-func gauss --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.01 --hidden-dim 50 --num-layers 4 --max-iter 10001 --seed 400 --tag sample_tag
## Inverse problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde rd_1d --nu 3.0 --rho 5.0 --ic-func gauss --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 192 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.005 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 201 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde rd_1d --nu 3.0 --rho 5.0 --ic-func gauss --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.005 --hidden-dim 50 --num-layers 4 --max-iter 201 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
[burgers equation]
## Forward problem ##
# Pixel 96 multicell
python main.py --network base --pde burgers_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 96 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.01 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 39001 --seed 200 --tag sample_tag
# Pixel 64 multicell
python main.py --network base --pde burgers_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 64 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.01 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 39001 --seed 500 --tag sample_tag
# Pixel 16 multicell
python main.py --network base --pde burgers_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.01 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 39001 --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde burgers_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.01 --hidden-dim 40 --num-layers 9 --max-iter 39001 --seed 200 --tag sample_tag
## Inverse problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde burgers_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 192 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.0005 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 41 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde burgers_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.0005 --hidden-dim 40 --num-layers 9 --max-iter 41 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
[allen-cahn equation]
## Forward problem ##
# Pixel 96 multicell
python main.py --network base --pde ac_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 96 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.1 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 500001 --seed 500 --tag sample_tag
# Pixel 64 multicell
python main.py --network base --pde ac_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 64 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.1 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 500001 --seed 500 --tag sample_tag
# Pixel 16 multicell
python main.py --network base --pde ac_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.1 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 500001 --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde ac_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.1 --hidden-dim 128 --num-layers 7 --max-iter 500001 --seed 500 --tag sample_tag
## Inverse problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde ac_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 192 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 0.1 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 41 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde ac_1d --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --f-scale 0.1 --hidden-dim 128 --num-layers 7 --max-iter 41 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
[helmholtz_2d] f-scale [high-frequency forward : 0.00001, low-frequency forward : 0.0001, inverse : 0.00001]
## Forward problem ##
(high-frequency)
# Pixel 96 multicell
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 10.0 --a2 10.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 96 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 1001 --f-scale 0.00001 --seed 100 --tag sample_tag
# Pixel 64 multicell
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 10.0 --a2 10.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 64 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 1001 --f-scale 0.00001 --seed 100 --tag sample_tag
# Pixel 16 multicell
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 10.0 --a2 10.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 1001 --f-scale 0.00001 --seed 100 --tag sample_tag
(low-frequency)
# Pixel 96 multicell
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 4.0 --a2 1.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 96 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 6001 --f-scale 0.0001 --seed 500 --tag sample_tag
# Pixel 64 multicell
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 4.0 --a2 1.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 64 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 6001 --f-scale 0.0001 --seed 500 --tag sample_tag
# Pixel 16 multicell
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 4.0 --a2 1.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 6001 --f-scale 0.0001 --seed 500 --tag sample_tag
#PINN - high-frequency helmholtz
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 10.0 --a2 10.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --hidden-dim 100 --num-layers 8 --max-iter 1001 --f-scale 0.00001 --seed 400 --tag sample_tag
#PINN - low-frequency helmholtz
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 4.0 --a2 1.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --hidden-dim 100 --num-layers 8 --max-iter 6001 --f-scale 0.0001 --seed 500 --tag sample_tag
## Inverse problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 4.0 --a2 1.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 350 --f-scale 0.00001 --problem inverse --seed 300 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde helmholtz_2d --a1 4.0 --a2 1.0 --in-dim 2 --out-dim 1 --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --hidden-dim 100 --num-layers 8 --max-iter 350 --f-scale 0.00001 --problem inverse --seed 500 --tag sample_tag
# 3D - Helmholtz
## Forward problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde helmholtz_3d --a1 7.0 --a2 7.0 --a3 7.0 --in-dim 3 --out-dim 1 --use-cell --n-cells 16 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 400000 --num-init 400000 --num-test 100 --random-f --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 11001 --f-scale 0.01 --seed 200 --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde helmholtz_3d --a1 7.0 --a2 7.0 --a3 7.0 --in-dim 3 --out-dim 1 --num-train 400000 --num-init 400000 --num-test 100 --random-f --hidden-dim 100 --num-layers 8 --max-iter 11001 --f-scale 0.01 --seed 200 --tag sample_tag
# 3D - Navier-Stokes
## Inverse problem ##
# PIXEL
python main.py --network base --pde navier_stokes_3d --in-dim 3 --out-dim 3 --use-cell --n-cells 150 --cell-dim 4 --cell-size 16 --interp cosine --num-train 100000 --num-init 100000 --random-f --f-scale 1.25 --hidden-dim 16 --num-layers 2 --max-iter 501 --seed 300 --problem inverse --tag sample_tag
# PINN
python main.py --network base --pde navier_stokes_3d --in-dim 3 --out-dim 3 --num-train 100000 --num-init 100000 --num-test 250 --hidden-dim 20 --num-layers 10 --max-iter 1001 --f-scale 1.25 --seed 300 --problem inverse --tag sample_tag