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Author: HydrogenSulfate

docs/images/overview/constraint.jpg

@@ -1,21 +1,15 @@
 # PaddleScience 模块介绍
 
-PaddleScience 在代码结构上划分为 12 个模块。从一般深度学习工作流的角度来看，这 12 个模块分别负责构建输入数据、构建神经网络模型、构建损失函数、构建优化器，训练、评估、可视化等功能。从科学计算角度来看，部分模块承担了不同于 CV、NLP 任务的功能，比如用于物理机理驱动的 Equation 模块，定义方程公式和辅助高阶微分计算；用于涉及几何场景采样的 Geometry 模块，定义简单、复杂几何形状并在其内部、边界采样构造数据；Constraint 模块将不同的优化目标视为一种“约束”，使得套件能用一套训练代码统一物理机理驱动（无监督训练）、数据驱动（监督训练）、数理融合（半监督训练）三种不同的求解流程。
+PaddleScience 在代码结构上划分为 12 个模块。从一般深度学习工作流的角度来看，这 12 个模块分别负责构建输入数据、构建神经网络模型、构建损失函数、构建优化器，训练、评估、可视化等功能。从科学计算角度来看，部分模块承担了不同于 CV、NLP 任务的功能，比如用于物理机理驱动的 Equation 模块，定义方程公式和辅助高阶微分计算；用于涉及几何场景采样的 Geometry 模块，定义简单、复杂几何形状并在其内部、边界采样构造数据；Constraint 模块将不同的优化目标视为一种“约束”，使得套件能用一套训练代码统一物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种不同的求解流程。
 
 ## 1. 整体工作流
 
 <figure markdown>
-  ![TODO](workflow.jpg){ loading=lazy }
-  <figcaption> workflow of PaddleScience </figcaption>
+  ![workflow](./images/overview/workflow.jpg){ loading=lazy style="height:80%;width:80%"}
 </figure>
 
 ## 2. 模块简介
 
-<figure markdown>
-  ![TODO](modules.jpg){ loading=lazy }
-  <figcaption> Relation of different modules </figcaption>
-</figure>
-
 ### 2.1 [Arch](./zh/api/arch.md)
 
 Arch 模块负责各种神经网络模型的组网、参数初始化、前向计算等功能，内置了多种模型供用户使用。
@@ -26,6 +20,10 @@ AutoDiff 模块负责计算高阶微分功能，内置基于 Paddle 自动微分
 
 ### 2.3 [Constraint](./zh/api/constraint.md)
 
+<figure markdown>
+  ![constraint](./images/overview/constraint.jpg){ loading=lazy style="height:50%;width:50%"}
+</figure>
+
 为了在套件中统一物理信息驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，我们将数据构造、输入到输出的计算过程、损失函数等必要接口在其定义完毕之后，统一记录在 Constraint 这一模块中，有了这些接口，Constraint 就能表示不同的训练目标，如：
 
 - `InteriorConstraint` 定义了在给定的几何区域内部，按照给定输入到输出的计算过程，利用损失函数优化模型参数，使得模型输出满足给定的条件；
@@ -53,10 +51,18 @@ BatchTransform 模块存放各种基于批样本的数据预处理方法。
 
 ### 2.5 [Equation](./zh/api/equation.md)
 
+<figure markdown>
+  ![equation](./images/overview/equation.jpg){ loading=lazy style="height:80%;width:80%" align="center" }
+</figure>
+
 Equation 模块负责定义各种常见方程的计算函数，如 `NavierStokes` 表示 N-S 方程，`Vibration` 表示振动方程，每个方程内部含有相关变量的计算函数。
 
 ### 2.6 [Geometry](./zh/api/geometry.md)
 
+<figure markdown>
+  ![geometry](./images/overview/geometry.jpg#center){ loading=lazy style="height:50%;width:50%" }
+</figure>
+
 Geometry 模块负责定义各种常见的几何形状，如 `Interval` 线段几何、`Rectangle` 矩形几何、`Sphere` 球面几何。
 
 ### 2.7 [Loss](./zh/api/loss.md)

docs/images/overview/equation.jpg

@@ -18,7 +18,6 @@ site_description: An out-of-the-box open source library for scientific computing
 site_author: PaddlePaddle
 site_url: "https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience"
 strict: false
-edit_uri: edit/main/docs # 编辑按钮跳转的链接
 
 # Repository
 repo_name: PaddleScience
@@ -32,7 +31,7 @@ nav:
   - PaddleScience:
       - 主页: index.md
       - 功能介绍: overview.md
-      - 开始使用: install_setup.md
+      - 安装使用: install_setup.md
   - 经典案例:
       - PINNs:
         - ViV: zh/examples/viv.md
@@ -144,7 +143,6 @@ extra_javascript:
 # Extra css
 extra_css:
   - stylesheets/extra.css
-  - stylesheets/monokai.css
 
 # Extra
 extra:

docs/images/overview/geometry.jpg

@@ -18,18 +18,17 @@
 import paddle.amp as amp
 import paddle.io as io
 
-from ppsci import solver
 from ppsci.solver import printer
 from ppsci.utils import expression
 from ppsci.utils import misc
 from ppsci.utils import profiler
 
 
-def eval_func(solver: solver.Solver, epoch_id: int, log_freq: int) -> float:
+def eval_func(solver, epoch_id: int, log_freq: int) -> float:
     """Evaluation program
 
     Args:
-        solver (Solver): Main Solver.
+        solver (solver.Solver): Main Solver.
         epoch_id (int): Epoch id.
         log_freq (int): Log evaluation information every `log_freq` steps.
 

docs/images/overview/workflow.jpg

@@ -23,7 +23,7 @@
 from ppsci.utils import profiler
 
 
-def train_epoch_func(solver: solver.Solver, epoch_id: int, log_freq: int):
+def train_epoch_func(solver, epoch_id: int, log_freq: int):
     """Train program for one epoch
 
     Args:
@@ -113,7 +113,7 @@ def train_epoch_func(solver: solver.Solver, epoch_id: int, log_freq: int):
         batch_tic = time.perf_counter()
 
 
-def train_LBFGS_epoch_func(solver: solver.Solver, epoch_id: int, log_freq: int):
+def train_LBFGS_epoch_func(solver, epoch_id: int, log_freq: int):
     """Train function for one epoch with L-BFGS optimizer.
 
     Args:

docs/overview.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 
 
 @paddle.no_grad()
-def visualize_func(solver: solver.Solver, epoch_id: int):
+def visualize_func(solver, epoch_id: int):
     """Visualization program
 
     Args: