Developed with PaddlePaddle

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PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。

• 支持 实验源码跟踪，一键启动并行实验，提高科研效率。
• 支持简单几何和复杂 STL 几何的采样与布尔运算。
• 支持包括 Dirichlet、Neumann、Robin 以及自定义边界条件。
• 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 20+ 案例。
• 支持结果可视化输出与日志结构化保存。
• 完善的 type hints，用户使用和代码贡献全流程文档，经典案例 AI studio 快速体验，降低使用门槛，提高开发效率。
• 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示与联立方程组计算。
• 更多特性正在开发中...

请根据您的运行环境，访问 PaddlePaddle 官网，建议安装 PaddlePaddle 3.0 以上稳定版，或最新的 develop 开发版。

安装完毕之后，运行以下命令，验证 Paddle 是否安装成功。

python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"

如果出现 PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now. 信息，说明您已成功安装，可以继续安装 PaddleScience。

1. 基础功能安装

   从以下四种安装方式中，任选一种均可安装。

   • git 源码安装[推荐]

     执行以下命令，从 github 上 clone PaddleScience 源代码，并以 editable 的方式安装 PaddleScience。

     git clone -b develop https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience.git # 若 github clone 速度比较慢，可以使用 gitee clone# git clone -b develop https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleScience.gitcd PaddleScience # install paddlesci with editable mode python -m pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

   • pip 安装

     执行以下命令以 pip 的方式安装 release / nightly build 版本的 PaddleScience。

     # release python -m pip install -U paddlesci -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # nightly build# python -m pip install https://paddle-qa.bj.bcebos.com/PaddleScience/whl/latest/dist/paddlesci-0.0.0-py3-none-any.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

   • conda 安装

     执行以下命令以 conda 的方式安装 release / nightly build 版本的 PaddleScience。

     # nightly build conda install paddlescience::paddlesci -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle -c conda-forge # release# conda install paddlescience::paddlescience=1.3.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle -c conda-forge

   • 设置 PYTHONPATH 并手动安装 requirements

     如果在您的环境中，上述两种方式都无法正常安装，则可以选择本方式，在终端内临时将环境变量 PYTHONPATH 设置为 PaddleScience 的绝对路径，如下所示。

     cd PaddleScience export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$PWD# for linuxset PYTHONPATH=%cd% # for windows python -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # manually install requirements

     注：上述方式的优点是步骤简单无需安装，缺点是当环境变量生效的终端被关闭后，需要重新执行上述命令设置 PYTHONPATH 才能再次使用 PaddleScience，较为繁琐。

2. 验证安装

   python-c"import ppsci; ppsci.utils.run_check()"

3. 开始使用

   importppsci# write your code here...

如需基于复杂几何文件（*.stl, *.mesh, *.obj）文件进行训练、测试等流程，请参考完整安装流程：安装与使用

请参考 快速开始

除 PaddleScience 外，Paddle 框架同时支持了科学计算领域相关的研发套件和基础工具：

如在使用过程中遇到问题或想提出开发建议，欢迎在 Discussion 中提出，或者在 Issue 页面新建 issue，会有专业的研发人员进行解答。

PaddleScience 项目欢迎并依赖开发人员和开源社区中的用户，会不定期推出开源活动。

在开源活动中如需使用 PaddleScience 进行开发，可参考 PaddleScience 开发与贡献指南 以提升开发效率和质量。

• 🎁快乐开源

  旨在鼓励更多的开发者参与到飞桨科学计算社区的开源建设中，帮助社区修复 bug 或贡献 feature，加入开源、共建飞桨。了解编程基本知识的入门用户即可参与，活动进行中： PaddleScience 快乐开源活动表单

PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共建基于飞桨的 AI for Science 领域顶尖开源项目, 打造活跃的前瞻性的 AI for Science 开源社区，建立产学研闭环，推动科研创新与产业赋能。点击了解 飞桨AI for Science共创计划。

• PaddleScience 的部分模块和案例设计受 NVIDIA-Modulus、DeepXDE、PaddleNLP、PaddleClas 等优秀开源套件的启发。

• PaddleScience 的部分案例和代码由以下优秀社区开发者贡献，（完整的贡献者请参考: Contributors）： Asthestarsfalll， co63oc， MayYouBeProsperous， AndPuQing， lknt， mrcangye， yangguohao， ooooo-create， megemini， DUCH714， zlynna， jjyaoao， jiamingkong， Liyulingyue， DrRyanHuang， zbt78， Gxinhu， XYM， xusuyong， DrownFish19， NKNaN， ruoyunbai， sanbuphy， ccsuzzh， enkilee， GreatV ...

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