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2.3 KiB
YAML
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# lightning.pytorch==2.5.5
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seed_everything: 1999
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trainer:
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accelerator: gpu
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strategy: auto
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devices: 1
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num_nodes: 1
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precision: null
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logger:
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- class_path: lightning.pytorch.loggers.TensorBoardLogger
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init_args:
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save_dir: logs
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name: "test"
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version: null
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callbacks:
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- class_path: lightning.pytorch.callbacks.ModelCheckpoint
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init_args:
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monitor: val/loss
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mode: min
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save_top_k: 1
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filename: best-checkpoint
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- class_path: lightning.pytorch.callbacks.EarlyStopping
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init_args:
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monitor: val/loss
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mode: min
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patience: 15
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verbose: false
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max_epochs: 1000
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min_epochs: null
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max_steps: -1
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min_steps: null
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overfit_batches: 0.0
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log_every_n_steps: null
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inference_mode: true
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default_root_dir: null
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# accumulate_grad_batches: 2
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# gradient_clip_val: 1.0
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model:
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class_path: ThermalSolver.graph_module.GraphSolver
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init_args:
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model_class_path: neuralop.models import GINO
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model_init_args:
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in_channels: 3 # Es: coordinate (x, y, z) + valore della conducibilità k
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out_channels: 1 # Es: temperatura T
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# Parametri per l'encoder e il decoder GNO
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gno_coord_features=3, # Dimensionalità delle coordinate per GNO (es. 3D)
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gno_n_layers=2, # Numero di layer GNO nell'encoder e nel decoder
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gno_hidden_channels=64, # Canali nascosti per i layer GNO
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# Parametri per il processore FNO
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fno_n_modes=(16, 16, 16), # Numero di modi di Fourier per ogni dimensione
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fno_n_layers=4, # Numero di layer FNO
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fno_hidden_channels=64, # Canali nascosti per i layer FNO
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# Canali per il lifting e la proiezione
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lifting_channels=256, # Dimensione dello spazio latente dopo il lifting iniziale
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projection_channels=256, # Dimensione prima della proiezione finale
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# Padding del dominio per il processore FNO
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domain_padding=0.05
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# unrolling_steps: 64
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data:
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class_path: ThermalSolver.graph_datamodule.GraphDataModule
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init_args:
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hf_repo: "SISSAmathLab/thermal-conduction"
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split_name: "2000_ref_1"
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batch_size: 64
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train_size: 0.8
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test_size: 0.1
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test_size: 0.1
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optimizer: null
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lr_scheduler: null
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# ckpt_path: lightning_logs/01/version_0/checkpoints/best-checkpoint.ckpt |