在使用ddpm模型时为什么number tracked在减少

2024-11-02

【FLUENT案例】02：DPM模型

1 引子1.1 案例描述1.2 学习目标1.3 模拟内容2 启动FLUENT并导入网格3 材料设置4 Cell Zones Conditions5 Calculate6 定义Injecions7 定义DPM材料8 颗粒追踪9 设置粒子分布直径10 粒子追踪11 统计出口面上粒径分布12 修改壁面边界以捕捉颗粒13 颗粒追踪14 考虑湍流效应15 考虑冲蚀16 后处理查看壁面冲蚀云图17 导出数据到CFD-POST18 CFD-POST操作本案例延续案例1的模型及计算结果. 1 引子 1.1 案

【FLUENT案例】05：DDPM模型

本例利用FLUENT的DDPM模型对提升管进行模拟. 1 介绍本案例演示在FLUENT中利用稠密离散相模型(Dense discrete phase model,DDPM)模拟2D提升管.DDPM模型用于第二相,考虑颗粒的粒径分布. 本案例演示的内容包括: 使用Eulerian多相流模型设置DDPM模型使用合适的求解器求解案例后处理 2 问题描述如下图所示,一个竖直的提升管,底部有空气入口,颗粒从接近空气入口的底部进入. 3 FLUENT前处理 3.1 Preparation 准备网格

keras训练cnn模型时loss为nan

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

keras: 在构建LSTM模型时，使用变长序列的方法

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=

Thrift 使用TNonblockingServer模型时调用PosixThreadFactory出错。

Thrift 使用TNonblockingServer模型时调用PosixThreadFactory出错. 我定位到shared_ptr<PosixThreadFactory> threadFactory = shared_ptr<PosixT hreadFactory > (new PosixThreadFactory()); 会出现链接错误. 分析原因生成libthrift.lib的时候,PosixThreadFactory没有生成接口. 在libthrift工程

Tensorflow中保存模型时生成的各种文件区别和作用

假如我们得到了如下的checkpoints, 上面的文件主要可以分成三类:一种是在保存模型时生成的文件,一种是我们在使用tensorboard时生成的文件,还有一种就是plugins这个文件夹,这个是使用capture tpuprofile工具生成的,该工具可以跟踪TPU的计算过程,并对你的模型性能进行分析,这里就不想详细介绍了.本文主要介绍前面两种文件的作用: tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的

iOS 创建模型时自动生成属性

转载 mark666(简书作者), 链接:http://www.jianshu.com/p/63ee533a7705 我们在创建模型的时候,常常要写一大堆恶心的@property(nonatomic, copy) NSString *name;垃圾代码,遇到这个就恶心的想吐,我就想能不能自动给我生成了,你还别说网上github上就有这种软件,有兴趣的可以去搜一下,但是作为一个程序员不能老想着用别人的东西,所以我就给NSObject添加一个分类,当传入一个字典会自动生成打印处理,接下来需要做的就是

PyQt训练BP模型时，显示waiting动图（多线程）

1.实现效果 2.相关代码实现BP训练模型的线程类 class WorkThread(QtCore.QThread): finish_trigger = QtCore.pyqtSignal() # 关闭waiting_gif result_trigger = QtCore.pyqtSignal(pd.Series) # 传递预测结果信号 evaluate_trigger = QtCore.pyqtSignal(list) # 传递正确率信号 def __int__(self): super(W

关于Entity Framework 5 从数据库生成模型时没有字段注释的解决方法！

目前用到了EF5进行模型创建,发现从数据库生成过来的实体中并没有包含字段的说明信息(鄙视下微软,这么简单的问题都不给解决下,太粗枝大叶了),网上找到了EFTSQLDocumentation.Generator.exe的相关方法,但按照操作后,死活没有字段说明信息,只好看其源码,最终发现是xmlns的命名空间不对导致的,程序中给写死了,没法用.自己就哪来修改下,变成可视化直接操作的windows应用程序,分享与大家! public partial class Form1 : Form { publ

keras写模型时遇到的典型问题,也是最基础的类与对象问题

自己定义了一个卷积类,现在需要把卷积加入model中,我的操作是这样的: model.add(Convolution1dLayer) 这样就会报错: 正确的写法是: model.add(Convolution1dLayer()) 原因是Convolution1dLayer仅仅是一个类,但model需要添加的层必须是实例(对象),必须把类实例化后才能添加. 实际上,'Convolution1dLayer()'也并没有实例化,因为在我自己定义的Convolution1dLayer这个类中定义了许多需

解决在django中应用keras模型时出现的ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj)问题

用keras训练好模型,再在django初始化加载模型,这个过程没有问题,但是在调用到模型执行model.predict()的时候就报错: raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj) ValueError: Tensor Tensor("dense_2/Softmax:0", shape=(?, 2), dtype=float32) is not an element of

tensorflow构建CNN模型时的常用接口函数

(1)tf.nn.max_pool()函数解释: tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 需要设置的参数主要有四个: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, hei

EF生成模型时Disigner中无信息

原博文 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a1b63a730101ezs4.html 说明 DbContext是对ObjectContext的简化封装.原来的ObjectContext有些地方太繁琐了,而且很多高级特性实际上并不常用. 这是两套API,和DB First,Model First还是Code First没有直接关系. 要生成ObjectContext的话,先把EF的.tt文件删掉,然后把模型的代码生成策略改成Default. 步骤为了解决这个问题,你必

pytorch自定义模型时实现父类构造函数的问题

问题有的类继承nn.Module在init函数里面是super(类名, self).init():但是有的里面就是super().init() exp: · 解答: python2与python3的语法原因,python2使用super调用父类方法或对象时必须要加上类名,python3中无此限制

解决图片在div中等比例缩放问题（未解决：图片比例小于盒子模型时不会自动填充）

如题,该方案仅支持对图片等比例缩放.本文附件地址:https://files.cnblogs.com/files/john69-/background-Img.rar <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="{CHARSET}"> <title>图片自动化</title> </head> <style type="text/css&quo

Django数据迁移时（或者新建模型时）报错：Did you install mysqlclient，解决后又报错：mysqlclient 1.3.13 or newer is required;you have 0.9.3

报错信息如下: 解决方法一: 给项目根目录下mysite应用下的__init__.py文件加入如下代码: 运行又报错: 报错信息是: mysqlclient版本太低点击上图框中的链接进入到python的安装目录下的base文件注释掉框中的代码后成功

Keras读取保存的模型时, 产生错误[ValueError: Unknown activation function:relu6]

Solution: from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope with CustomObjectScope({'relu6': keras.applications.mobilenet.relu6,'DepthwiseConv2D': keras.applications.mobilenet.DepthwiseConv2D}): model = load_model('model_saved.hdf5') 官方github相关

模型融合---为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias?

1.bagging减少variance Bagging对样本重采样,对每一重采样得到的子样本集训练一个模型,最后取平均.由于子样本集的相似性以及使用的是同种模型,因此各模型有近似相等的bias和variance(事实上,各模型的分布也近似相同,但不独立),所以bagging后的bias和单个子模型的接近,一般来说不能显著降低bias. 若各模型独立,则若各模型完全相等,则此时不会降低variance.bagging方法得到的各子模型是有一定相关性的,属于上面两个极端状况的中间态,因此可以一定

Detectron：Pytorch-Caffe2-Detectron的一些跟进

pytorch官网:http://pytorch.org/上只有PyTroch的ubuntu和Mac版本,赤裸裸地歧视了一把Windows低端用户. 1. Caffe源码:Caffe源码理解之存储 Caffe2存储 Caffe2中的存储结构层次从上到下依次是Workspace, Blob, Tensor.Workspace存储了运行时所有的Blob和实例化的Net.Blob可以视为对任意类型的一个封装的类,比如封装Tensor, float, string等等.Tensor就

联系InfoSphere Streams和OpenMI时对水利模型联系的设计模式的一些考虑

从<时序计算通用模型接口 OpenMI开发技术及应用>一书中的第一章的对接口要求描述,我想到InfoSphere streams的流数据处理模式刚好可以满足这种模型/数据之间对接的需求. 如上图1-2和1-4所示的模型连接情景,可将之以InfoSphere Streams中的设计模式处理.从需求的角度来说,如书中1.2.4所述,OpenMI定义的标准接口具有三方面的功能(需求).(i)模型定义:允许其他连接组件找到这个模型模拟量值(quantities)交换的数据及模拟量所在的位置:(ii

JDK1.8-Java虚拟机运行时数据区域和HotSpot虚拟机的内存模型

目录介绍官方文档规定的运行时数据区域程序计数器 Java虚拟机栈本地方法栈虚拟机栈和本地方法栈溢出 Java堆演示堆内存溢出方法区运行时常量池演示方法区溢出 HotSpot虚拟机的内存模型 JVM实现的堆内存和方法区新生代和老年代. 新生代中的内存划分由JDK1.7及以前的永久代到JDK1.8的元数据区参考资料介绍初学Java虚拟机几天, 被方法区, 永久代这些混杂的概念搞混了. 我觉得学习这部分知识应该把官方定义的虚拟机运行时数据区域和虚拟机内存结构分开叙述, 要不

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