sciai.architecture

包含激活函数、神经网络基本模块、损失函数等。

接口名	概述	支持平台
`sciai.architecture.AdaptActivation`	具有可训练参数和固定尺度的自适应激活函数。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.FirstOutputCell`	返回指定网络第一个输出的网络。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.FNO1D`	一维傅里叶神经算子（FNO1D）包含一个提升层、多个傅里叶层和一个解码器层。	`Ascend` `GPU`
`sciai.architecture.FNO2D`	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。	`Ascend` `GPU`
`sciai.architecture.FNO3D`	三维傅里叶神经算子（FNO3D）包含一个提升层、多个傅里叶层和一个解码器层。	`Ascend` `GPU`
`sciai.architecture.get_activation`	根据名字获取对应激活函数。	`Ascend` `GPU` `CPU`
`sciai.architecture.MLP`	多层感知器。	`Ascend` `GPU` `CPU`
`sciai.architecture.MLPAAF`	带自适应激活函数的多层感知器。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.MLPShortcut`	带有残差的多层感知器。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.MSE`	与0的均方误差。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.NoArgNet`	返回指定网络第一个输出的网络。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.Normalize`	使用指定的下界和上界对输入进行归一化。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.PDENet`	PDE-Net模型。	`Ascend` `GPU`
`sciai.architecture.SReLU`	Sin整流线性单元激活函数。	`Ascend`
`sciai.architecture.SSE`	与0的平方和误差。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.Swish`	带反向传播的 Swish(Silu) 激活函数。	`GPU` `CPU` `Ascend`
`sciai.architecture.ViT`	该模块基于ViT，包括encoder层、decoding_embedding层、decoder层和dense层。	`Ascend` `GPU`