# lightning.pytorch==2.5.5
seed_everything: 1999
trainer:
  accelerator: gpu
  strategy: auto
  devices: 1
  num_nodes: 1
  precision: null
  logger:
    - class_path: lightning.pytorch.loggers.TensorBoardLogger
      init_args:
        save_dir: logs
        name: "test"
        version: null
  callbacks:
    - class_path: lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint
      init_args:
        monitor: val/loss
        mode: min
        save_top_k: 1
        filename: best-checkpoint
    - class_path: lightning.pytorch.callbacks.EarlyStopping
      init_args:
        monitor: val/loss
        mode: min
        patience: 15
        verbose: false
  max_epochs: 1000
  min_epochs: null
  max_steps: -1
  min_steps: null
  overfit_batches: 0.0
  log_every_n_steps: null
  inference_mode: true
  default_root_dir: null
  # accumulate_grad_batches: 2
  # gradient_clip_val: 1.0
model: 
  class_path: ThermalSolver.graph_module.GraphSolver
  init_args:
    model_class_path: neuralop.models import GINO
    model_init_args:
      in_channels: 3           # Es: coordinate (x, y, z) + valore della conducibilità k
      out_channels: 1            # Es: temperatura T

      # Parametri per l'encoder e il decoder GNO
      gno_coord_features=3,      # Dimensionalità delle coordinate per GNO (es. 3D)
      gno_n_layers=2,            # Numero di layer GNO nell'encoder e nel decoder
      gno_hidden_channels=64,    # Canali nascosti per i layer GNO

      # Parametri per il processore FNO
      fno_n_modes=(16, 16, 16),  # Numero di modi di Fourier per ogni dimensione
      fno_n_layers=4,            # Numero di layer FNO
      fno_hidden_channels=64,    # Canali nascosti per i layer FNO
      
      # Canali per il lifting e la proiezione
      lifting_channels=256,      # Dimensione dello spazio latente dopo il lifting iniziale
      projection_channels=256,   # Dimensione prima della proiezione finale
      
      # Padding del dominio per il processore FNO
      domain_padding=0.05
    # unrolling_steps: 64
data: 
  class_path: ThermalSolver.graph_datamodule.GraphDataModule
  init_args:
    hf_repo: "SISSAmathLab/thermal-conduction"
    split_name: "2000_ref_1"
    batch_size: 64
    train_size: 0.8
    test_size: 0.1
    test_size: 0.1
optimizer: null
lr_scheduler: null
# ckpt_path: lightning_logs/01/version_0/checkpoints/best-checkpoint.ckpt