OpenFOAM libtorch tutorial step by step

tiankai

我已经成功编译了libtorch库

@tiankai 我这个路子不需要编译libtorch。你看楼上总结那个也不需要编译。我这面没有编译。就跟OpenFOAM安装一样。OpenFOAM可以直接下载装（apt install那种），也可以编译安装。你不要编译，你按照我1楼的方法用现成的，跟openfoam捆绑起来能跑起来。回头再研究编译libtorch

不好意思李老师，是我没有表述清楚，我是将libtorch解压了，用wmake了torchFoam，添加了路径。输入torchFoam，输出了上文中一样的信息，这表明libtorch库挂载成功了。

所以我想要运行PiNNFoam的代码，需要创建一个制作make文件夹，然后将PiNNFoam（一维对流方程），net.h，net.H添加到PiNNFoam的文件夹下，然后使用wmake文件夹PiNNFoam，最后调用PiNNFoam即可吧。现在使用wmake执行PiNNFoam报错了图中内容

李东岳

你测试我顶盖驱动流那个。net那个是我用来测试外挂库的。估计你没有挂net的库。net这个还要编译成库挂上去才行。

或者你直接把net.H net.C全部复制到对流那个.C的main之前也行

李东岳

顶盖驱动流那个debug出问题了。因为数据点，比如左上角那个，同时被包含在了left边界以及top边界，但是这俩边界的边界条件不一样，导致loss下不去。debug一天。。。

更新，妥了，搞出来了

捕获 - 副本.JPG

tiankai

@李东岳多谢李老师，已经解决。之前出错是因为错把net.H文件也添加到了main文件中，类Class NN 重复定义了。

李东岳

我植入了PINN+TVD格式。把震荡去掉了。下图圆点：原始PINN，实线：PINN+TVD

微信图片_20240613125704.png

李东岳

耦合的ODE系统。这个不加监督点训练不了。加了监督点效果很好。

捕2获.JPG

迟铁

大家记得在第5步之后source一下，不然会报找不到动态库的问题T T（貌似只有我忘记了）

李东岳

@迟铁感谢，已更新。

leaon

@李东岳老师好，
您这个代码的第二、三行，“argList.H”,“solver.H”涉及的这两个文件，

是需要自己编写?
还是去simpleFoam里面找这两个文件呢？

李东岳

@leaon openfoam自带的，openfoam-11

李东岳

@迟铁我试了一下，不需要加v，我估计你那面你自己搞啥东西搞错了。帖子我一会删除了，怕引起误导。

李东岳

#include <torch/torch.h>
using namespace std;

class NN: 
    public torch::nn::Module 
{
public:
    torch::nn::Sequential net_;

    NN() 
    {
        net_ = register_module
        (
            "net", 
            torch::nn::Sequential
            (
                torch::nn::Linear(9, 10),
                torch::nn::ReLU(),
                torch::nn::Linear(10, 1)
            )
        );
    }

    torch::Tensor forward(torch::Tensor x) 
    {
        return net_->forward(x);
    }
};

int main() 
{
    torch::nn::MSELoss crit;
    NN model;

    auto input = torch::empty({6, 1, 9}); 

    #include "data.H"

    torch::optim::Adam adam(model.parameters(), torch::optim::AdamOptions(0.001));
    for (int epoch = 0; epoch < 5000; epoch++) 
    {
        auto outputF = model.forward(input);
        auto target = torch::empty_like(outputF);

        #include "target.H"

        auto loss = crit(outputF, target);
        adam.zero_grad();
        loss.backward();
        adam.step();
        if ((epoch + 1) % 100 == 0) 
        {
            cout << "Loss: " << loss.item<float>() << endl;
        }
    }

    auto test = torch::empty({2, 1, 9}); // batch, channel, sequence length
    #include "test.H"
    auto output = model.forward(test);
    std::cout<< output << endl;

    return 0;
}

更新非常简单的一个可以用来识别流场是否存在间断的代码框架

leaon

@李东岳老师，好！
还是有很多不明白的地方，多谢您的解答。

为了在编译的时候能找到“argList.H”,“solver.H”这两个文件，我查找了这个文件的位置，并在options文件里面指定了这两个文件的位置。：

EXE_INC = \
...
 -I$(LIB_SRC)/optimisation/adjointOptimisation/adjoint/lnInclude \
 -I$(LIB_SRC)/OpenFOAM/lnInclude \
 -I$(LIB_SRC)/OpenFOAM/include \
...
EXE_LIBS = \
     ...
    -libadjointOptimisation \
    -libOpenFOAM \
    ...

此外，从icoFoam solver 里面粘贴了一个createFields.H文件，但继续编译的时候，又出现了新的错误。这个**“simplifiedMeshes”和"fvc"的错误改如何解决**呀？请李老师指点一下。
最后，我有一个疑问，您这个代码如何与求解器建立关系呢？它对所有的求解器都是通用的么？

李东岳

我在这发的代码你可以理解是伪代码（纯粹我个人做记录用的）。有基础的话改一改就可以了。如果基础不好，这个需要重新学openfoam然后再看。

关于你的问题，我记得我的代码里面没有用fvc，你应该是包含了一些自己写的东西在里面，然后出现了这个报错。

这个代码不需要做CFD求解。这是监督学习只需要提供特征与标签。特征与标签是CFD单独计算出来的，不在求解器层面去计算。

李东岳

    Info<< "mesh size: " << mesh.C().size() << nl;                                                   
    int cellNum = mesh.C().size();                                                                   

    vectorField uCell = U.field();                                                                   
    
    auto a = torch::zeros({cellNum, 2});
        
    for (int i = 0; i < cellNum; i++)                                                                
    {   
        a[i][0] = uCell[i].x();
        a[i][1] = uCell[i].y();
    };                                                                                               
    
    std::cout<< "a:" << a << std::endl;

上面的代码可以把OpenFOAM的U场存储到a中

leaon

@李东岳
谢谢你，把solver.H 改成“fvCFD.H”就少了很多错误。不知道是不是与版本有关，这里用的是v2312版本。
还剩余一个错误：scalarField P1internal = P[1].primitiveField();

李东岳

@leaon http://dyfluid.com/code.html

参考这里，声明一个场进去

volScalarField T//体心场
(
    IOobject
    (
        "T",
        runTime.timeName(),
        mesh,
        IOobject::MUST_READ,
        IOobject::AUTO_WRITE
    ),
    mesh
);

李东岳

代码越来越复杂。这是执行一系列的卷积、池化操作等输出的8个通道的流场结果：

http://dyfluid.com/cnn.html#id6

捕获.JPG

下图是自编码器进行重组的流场：

李东岳

如果要保存模型。声明网络的时候，要用智能指针的形式：

//NN net;
auto net = std::make_shared<NN>();

上面第一行正常用不保存模型的话啥问题没有。但是如果要torch::save，只能用第二行的形式，否则编译不通过。

https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15777

李东岳

https://download.pytorch.org/libtorch/cu118 gpu版本的libtorch下载地址

CFD中文网

OpenFOAM libtorch tutorial step by step

更新，妥了，搞出来了

更新非常简单的一个可以用来识别流场是否存在间断的代码框架

上面的代码可以把OpenFOAM的U场存储到a中