google-research

Форк
0

..
/
action_angle_networks 
README.md

Learning Physical Dynamics with Action-Angle Networks

The official JAX implementation of Action-Angle Networks.

Instructions

Clone the repository:

git clone https://github.com/google-research/google-research.git
cd google-research/action_angle_networks

Create and activate a virtual environment:

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

Install dependencies with:

pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt

Start training with a configuration defined under configs/:

python main.py --workdir=./tmp --config=configs/action_angle_flow.py

Changing Hyperparameters

Since the configuration is defined using config_flags, you can override hyperparameters. For example, to change the number of training steps and the batch size:

python main.py --workdir=./tmp --config=configs/action_angle_flow.py \
--config.num_train_steps=10 --config.batch_size=100

For more extensive changes, you can directly edit the configuration files, and even add your own.

Code Authors

Ameya Daigavane

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.