sbinn_paddle

目录

• 1. 简介
• 2. 复现精度
• 3. 准备环境
• 4. 开始使用
• 5. LICENSE
• 6. 参考链接与文献

1. 简介

本项目为使用paddle复现sbinn项目。

论文: Systems Biology: Identifiability analysis and parameter identification via systems-biology informed neural networks

参考repo: https://github.com/lu-group/sbinn

快速使用可参考AIStudio

代码主要基于sbinn和deepxde修改，在涉及商业应用时需谨慎使用！

Code was heavily based on https://github.com/lu-group/sbinn and https://github.com/lululxvi/deepxde . Users should be careful about adopting these functions in any commercial matters.

感谢百度飞桨提供的算力支持

2. 复现精度

论文fig13复现结果： （蓝色实线为目标值，红色虚线为预测值）

1. 学习率为1e-6

epoch=400000:

epoch=600000:

2. 学习率为5e-8

epoch=400000:

epoch=600000:

训练日志,以及生成的variable.csv,vallist.csv可在BaiduYun下载

3. 准备环境

• 下载代码

git clone https://github.com/simonsLiang/sbinn_paddle

• 安装paddlepaddle

# 需要安装2.1.2的Paddle版本
# 安装GPU版本的Paddle
pip install paddlepaddle-gpu==2.1.2

更多安装方法可以参考：Paddle安装指南

4. 开始使用

此部分可参考AIStudio
运行以下命令生成数据

python  data_generation.py                                           

然后运行以下命令训练模型和参数

python  sbinn_paddle.py                                           

训练完成后得到variable.csv文件,再运行以下命令得到最终的生成参数，保存于vallist.csv文件中

python  variable_to_parameter_transform.py                                        

接着利用生成的参数得到预测数据

python  data_prediction.py                                           

最后对预测数据与原数据进行绘图对比

python  plot.py                                           

5. LICENSE

LICENSE

6. 参考链接与文献

Systems Biology: Identifiability analysis and parameter identification via systems-biology informed neural networks