【Hackathon 5th No.57】Neural networks for topology optimization复现 #694
Conversation
| [源码链接](https://github.com/ISosnovik/nn4topopt) | ||
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| ### 1.2 目标 | ||
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标题改为“功能目标”，内容是要实现的功能点，如“使用xx数据集，xx网络，使用数据驱动方法实现简单2D结构的拓扑优化”之类的
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| ## 3. 目标调研 | ||
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| 1. 论文解决的问题： |
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改为markdown格式，### 3.1 解决的问题，下面三点也是
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| 1. 论文解决的问题： | ||
| 拓扑优化问题: 如何在设计域内分布材料，使获得的结构具有最优性能同时满足一定的约束条件（例如：必须是01解，1-域内有材料，0-域内没有材料） | ||
| 对于具有连续设计变量的拓扑优化问题，最常用的方法是所谓的SIMP迭代算法，可以看到利用SIMP方法，求解器只需要进行第N_0次迭代就可以得到结构的初步视图。 |
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N_0 改为 $N_{0}$ ，注意两端空格，全文中其他公式或类似变量也是。
另外这边说“可以看到利用SIMP方法，求解器只需要进行第N_0次迭代就可以得到结构的初步视图”，不太清晰，N_0是指第0次迭代吗？还是第一个N次迭代？可以完善一下
| 论文中的Unet为如图结构，根据已有API需要对 `ppsci.arch.UNetEx` 的结构做调整例如加入 `Dropout` 层和 `Upsampling` 层 | ||
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| 2. 初始迭代步数采样器： | ||
| ```python |
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不需要在设计文档上写大段代码，如有必要，仅增加少量必要的代码辅助说明，将方案描述清楚即可
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| 验收标准： | ||
| - 定性标准：得到与参考代码中<https://github.com/ISosnovik/nn4topopt/blob/master/results.ipynb>中的Binary Accuracy相近的指标图像 | ||
| - 定量标准：计算与论文table 1与table 2结果的相对误差，不超过10% |
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可以加上“基于PaddleScience实现”这个标准
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| ## 6. 排期规划 | ||
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| 10-01 ~ 10-07日完成复现 |
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需要修改，应当至少包含：前期调研（如论文阅读时间）、Paddle实现（如果有）、PaddleScience实现、产出整理+撰写文档的阶段。
同时修改pr的时间虽然不需要单独排期，但应当也算在项目时间内，可以写成“代码合入：xx.xx-xx.xx”，项目总时长可参考黑客松比赛时长进行制定。
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| 10-01 ~ 10-07日完成复现 | ||
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| ## 7. 影响面 |
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指需要合入对代码是否对现有其他模块产生影响，如果没有，可以写“对其他模块无影响”
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| 1. PaddleScience 在 Arch 中已实现 Unet - 论文核心模型 | ||
| 2. 现有框架可以对 Data 进行 transformation 但不包括随机翻转和随机旋转 - 论文数据处理步骤 | ||
| 3. 现有框架文档中对 batched data 进行 transformation 的部分尚未展示 - 论文数据处理步骤 |
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复现过程中如果发现该论文需要某种功能，而PaddleScience不具备，原则上不需要完全补全这种功能，但论文要用的部分需要增加。如发现代码中目前batch_transform/preprecess.py下没有相应的transfrom，需要在这个文件下增加相关内容（仅论文使用种类）或用其他方法规避、替代该功能，并适配现有代码。
| @@ -0,0 +1,151 @@ | |||
| # 【Hackathon 5th No.57】Neural networks for topology optimization | |||
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辛苦大佬提交RFC文档，建议全文检查一下：
- 数学公式渲染的正确性，注意内联的数学公式两侧的美元符号 $ 均需要空一格（
xxx空格$a+b$空格xxx） - 文本内标点符号使用英文符号
以保证在github上正常渲染，谢谢～
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| ### 3.1. 论文解决的问题: | ||
| 拓扑优化问题: 如何在设计域内分布材料，使获得的结构具有最优性能同时满足一定的约束条件(例如：必须是01解，1-域内有材料，0-域内没有材料) | ||
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这种方式的话，图片还存储在你的个人仓库。现在rfcs/Science目录下新增了一个image的目录来存放图片，需要参照这个更改一下文档中所有显示图片的地方，并在rfcs/Science/images下新建此项目目录来存放图片
Add RFC doc.