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docs/overview.md
@@ -8,6 +8,17 @@ PaddleScience 在代码结构上划分为 12 个模块。从一般深度学习
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</figure>
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+上图是 PaddleScience 的 workflow 示意图(以基于几何的问题求解为例),流程描述如下
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+1. Geometry 负责构建几何并在几何上采样,完成数据构建;
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+2. 用 Model 模块接受输入,得到模型输出;
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+3. 科学计算任务具有特殊性,模型输出往往并不是前向计算的终点,还需要进一步按照 Equation,计算出方程公式所需的变量;
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+4. 计算损失函数,并利用框架的自动微分机制,求出所有参数的梯度;
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+5. 上述的优化目标可以施加在几何的不同区域上,比如interior、boundary区域,因此上图中的 Constraint 可以有多个;
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+6. 将所有 Constraint 贡献的梯度累加,并用于更新模型参数;
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+7. 训练过程中如果开启了评估和可视化功能,则会按一定频率自动对当前模型进行评估和预测结果可视化;
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+8. Solver 是整个套件运行的全局调度模块,负责将上述过程按用户指定的轮数和频率重复运行。
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## 2. 模块简介
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### 2.1 [Arch](./zh/api/arch.md)
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