TensorDiffEq：基于Tensorflow的高效，可扩展的物理信息深度学习和科学机器学习，可用于多员工分布式计算-源码

高效且可扩展的物理信息深度学习 搭配为主PINN求解器和PDE发现方法之上分布式计算多工人。 如果需要，请使用TensorDiffEq： 一个无网格的PINN求解器，可以分布在多个工作程序（GPU）上以解决正向问题（推理）和逆向问题（发现） 可扩展域-迭代求解器构造允许ND时空支持包括对不带时间元素的ND空间域的支持 正向和反向PINN的自适应配置方法 直观的用户界面，可对变量域，边界条件，初始条件和强格式PDE进行明确定义 是什么让TensorDiffEq与众不同？ 完全开源 求解可解决正向和反向问题，从而提高了解决方案的准确性和培训的稳定性，从而减少了总体培训时间 适用于大型或细粒度时空域的多GPU分布式训练 建立在Tensorflow 2.0之上，以增加对最新TF版本独有的新功能的支持，例如，有效图形构建的以及图形优化的*-源代码不可能再被淘汰Tensorflow版本发行 直