mindflow.cell.FNO2D

class mindflow.cell.FNO2D(in_channels, out_channels, n_modes, resolutions, hidden_channels=20, lifting_channels=None, projection_channels=128, n_layers=4, data_format='channels_last', fnoblock_act='identity', mlp_act='gelu', add_residual=False, positional_embedding=True, dft_compute_dtype=mstype.float32, fno_compute_dtype=mstype.float16)

二维傅里叶神经算子（FNO2D）包含一个提升层、多个傅里叶层和一个解码器层。 有关更多详细信息，请参考论文 Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations 。

参数：

• in_channels (int) - 输入中的通道数。

• out_channels (int) - 输出中的通道数。

• n_modes (Union[int, list(int)]) - 傅里叶层中，线性变换后保留的模态数。支持整型或由两个整型数组成的列表。

• resolutions (Union[int, list(int)]) - 输入中的维度。支持整型或由两个整型数组成的列表。

• hidden_channels (int) - FNOBlock的输入输出通道数。默认值： 20。

• lifting_channels (int) - 提升层中的中间层的通道数。默认值： None。

• projection_channels (int) - 解码器层中的中间层的通道数。默认值： 128。

• n_layers (int) - 傅里叶层的嵌套层数。默认值： 4。

• data_format (str) - 输入中的数据排布顺序。默认值： channels_last。支持以下类型： "channels_last" 和 "channels_first" 。

• fnoblock_act (Union[str, class]) - FNOBlock层的激活函数，支持字符串或激活函数类。默认值： identity。

• mlp_act (Union[str, class]) - MLP层的激活函数，支持字符串或激活函数类。默认值： gelu。

• add_residual (bool) - 是否在FNOBlock层加上残差。默认值： False。

• positional_embedding (bool) - 是否嵌入位置信息。默认值： True。

• dft_compute_dtype (dtype.Number) - SpectralConvDft层中DFT的计算类型。默认值： mindspore.common.dtype.float32。支持以下数据类型： mindspore.common.dtype.float32 或 mindspore.common.dtype.float16。

• fno_compute_dtype (dtype.Number) - FNO skip处的计算类型。默认值： mindspore.common.dtype.float32。支持以下数据类型： mindspore.common.dtype.float32 或 mindspore.common.dtype.float16。GPU后端建议使用float32，Ascend后端建议使用float16。

输入：

• x (Tensor) - shape为 \((batch\_size, resolutions[0], resolutions[1], in\_channels)\) 的Tensor。

输出：

Tensor，FNO网络的输出。

• output (Tensor) - shape为 \((batch\_size, resolutions[0], resolutions[1], out\_channels)\) 的Tensor。

异常：

• TypeError - 如果 in_channels 不是int。

• TypeError - 如果 out_channels 不是int。

• TypeError - 如果 hidden_channels 不是int。

• TypeError - 如果 lifting_channels 不是int。

• TypeError - 如果 projection_channels 不是int。

• TypeError - 如果 n_layers 不是int。

• TypeError - 如果 data_format 不是str。

• TypeError - 如果 add_residual 不是bool。

• TypeError - 如果 positional_embedding 不是bool。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> import mindspore.common.dtype as mstype
>>> from mindflow.cell.neural_operators import FNO2D
>>> data = Tensor(np.ones([2, 128, 128, 3]), mstype.float32)
>>> net = FNO2D(in_channels=3, out_channels=3, n_modes=[20, 20], resolutions=[128, 128])
>>> out = net(data)
>>> print(data.shape, out.shape)
(2, 128, 128, 3) (2, 128, 128, 3)