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用于训练以环境为重点的深度学习模型的库

项目描述

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用于训练神经网络的 Python 库,重点关注水文应用。

该软件包在过去几年中已广泛用于研究,并用于各种学术出版物。这个包的核心思想是所有地方的模块化,以允许轻松集成新数据集、新模型架构或任何与训练相关的方面(例如损失函数、优化器、正则化)。这个代码库的核心概念之一是配置文件,它让任何人都可以在不接触代码本身的情况下训练神经网络。NeuralHydrology 软件包建立在深度学习框架 PyTorch 之上,因为它已被证明是最灵活和最有用的研究目的。

我们(位于奥地利林茨的约翰内斯开普勒大学机器学习研究所的地球科学 AI 小组)正在我们的日常研究中使用此代码,并将继续将我们的新研究成果整合到这个公共存储库中。

引用神经水文学

如果您在研究或工作中使用 NeuralHydrology,如果您在任何类型的出版物中引用我们的JOSS 论文,我们将不胜感激。

@article{kratzert2022joss,
  title = {NeuralHydrology --- A Python library for Deep Learning research in hydrology},
  author = {Frederik Kratzert and Martin Gauch and Grey Nearing and Daniel Klotz},
  journal = {Journal of Open Source Software},
  publisher = {The Open Journal},
  year = {2022},
  volume = {7},
  number = {71},
  pages = {4050},
  doi = {10.21105/joss.04050},
  url = {https://doi.org/10.21105/joss.04050},
}

接触

有关此存储库使用的问题或意见,请使用 Github 上的讨论部分。对于错误报告和功能请求,请在 GitHub 上打开一个问题。在特殊情况下,您也可以通过电子邮件与我们联系:neuralhydrology(at)googlegroups.com

项目详情


下载文件

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源分布

Neurohydrology-1.3.0.tar.gz (116.6 kB 查看哈希

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内置分布

neurohydrology-1.3.0-py3-none-any.whl (154.0 kB 查看哈希)

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