[Fix&Doc] Update homepage and optimize several transforms

README.md

@@ -51,6 +51,7 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 | 飞行器设计 | [MeshGraphNets](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5322713) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/184320) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03409)|
 | 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - |
 | 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) |
+| 通用流场模拟 | [气动外形设计](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/amgnet/) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) |
 | 流固耦合 | [涡激振动](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/viv) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)|
 | 多相流 | [气液两相流](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/bubble) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)|
 | 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)|
@@ -88,6 +89,8 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 <!-- --8<-- [start:update] -->
 ## 🕘最近更新
 
+- 添加多目标优化算法 [Relobralo](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 。
+- 添加气泡流求解案例([Bubble](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/bubble/))、机翼优化案例([DeepCFD](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/deepcfd/))、热传导仿真案例([HeatPINN](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/heat_pinn/))、非线性短临预报模型([Nowcasting(仅推理)](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/nowcastnet))、拓扑优化案例([TopOpt](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/topopt))、矩形平板线弹性方程求解案例([Biharmonic2D](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/biharmonic2d))。
 - 添加二维血管案例([LabelFree-DNN-Surrogate](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/labelfree_DNN_surrogate/#4))、空气激波案例([ShockWave](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/shock_wave/))、去噪网络模型([DUCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/DU_CNN))、风电预测模型([Deep Spatial Temporal](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/Deep-Spatio-Temporal))、域分解模型([XPINNs](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/tree/develop/jointContribution/XPINNs))、积分方程求解案例([Volterra Equation](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/examples/volterra_ide/))、分数阶方程求解案例([Fractional Poisson 2D](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fpde/fractional_poisson_2d.py))。
 - 针对串联方程和复杂方程场景，`Equation` 模块支持基于 [sympy](https://docs.sympy.org/dev/tutorials/intro-tutorial/intro.html) 的符号计算，并支持和 python 函数混合使用([#507](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/507)、[#505](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/505))。
 - `Geometry` 模块和 `InteriorConstraint`、`InitialConstraint` 支持计算 SDF 微分功能([#539](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/pull/539))。
@@ -102,7 +105,7 @@ PaddleScience 是一个基于深度学习框架 PaddlePaddle 开发的科学计
 - 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种问题求解方式。涵盖流体、结构、气象等领域 20+ 案例。
 - 支持结果可视化输出与日志结构化保存。
 - 完善的 type hints，用户使用和代码贡献全流程文档，经典案例 AI studio 快速体验，降低使用门槛，提高开发效率。
-- 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示。
+- 支持基于 sympy 符号计算库的方程表示与联立方程组计算。
 - 更多特性正在开发中...
 <!-- --8<-- [end:feature] -->
 
@@ -212,6 +215,7 @@ PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共
     [Gxinhu](https://github.com/Gxinhu)，
     [XYM](https://github.com/XYM)，
     [xusuyong](https://github.com/xusuyong)，
+    [DrownFish19](https://github.com/DrownFish19)，
     [NKNaN](https://github.com/NKNaN)，
     [ruoyunbai](https://github.com/ruoyunbai)，
     [sanbuphy](https://github.com/sanbuphy)，
@@ -224,7 +228,7 @@ PaddleScience 作为一个开源项目，欢迎来各行各业的伙伴携手共
 ![cooperation](./docs/images/overview/cooperation.png)
 
 <!-- --8<-- [start:license] -->
-## 📜证书
+## 📜开源协议
 
 [Apache License 2.0](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/LICENSE)
 <!-- --8<-- [end:license] -->

docs/index.md

@@ -47,7 +47,7 @@
 | 飞行器设计 | [MeshGraphNets](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5322713) | 数据驱动 | GNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/184320) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2010.03409)|
 | 飞行器设计 | [火箭发动机真空羽流](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4486133) | 数据驱动 | CNN | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/167250) | - |
 | 飞行器设计 | [Deep-Flow-Prediction](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5671596) | 数据驱动 | TurbNetG | 监督学习 | [Data](https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/197778) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) |
-| 飞行器设计 | [机翼设计](./zh/examples/amgnet.md) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) |
+| 通用流场模拟 | [气动外形设计](./zh/examples/amgnet.md) | 数据驱动 | AMGNet | 监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/AMGNet/data.zip) | [Paper](https://arxiv.org/abs/1810.08217) |
 | 流固耦合 | [涡激振动](./zh/examples/viv.md) | 机理驱动 | MLP | 半监督学习 | [Data](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleScience/blob/develop/examples/fsi/VIV_Training_Neta100.mat) | [Paper](https://arxiv.org/abs/2206.03864)|
 | 多相流 | [气液两相流](./zh/examples/bubble.md) | 机理驱动 | BubbleNet | 半监督学习 | [Data](https://paddle-org.bj.bcebos.com/paddlescience/datasets/BubbleNet/bubble.mat) | [Paper](https://pubs.aip.org/aip/adv/article/12/3/035153/2819394/Predicting-micro-bubble-dynamics-with-semi-physics)|
 | 多相流 | [twophasePINN](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/5379212) | 机理驱动 | MLP | 无监督学习 | - | [Paper](https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100029)|
@@ -96,7 +96,11 @@
     pip install paddlesci
     ```
 
-- **完整安装流程**：[安装与使用](./zh/install_setup.md)
+**完整安装流程**：[安装与使用](./zh/install_setup.md)
+
+--8<--
+./README.md:update
+--8<--
 
 --8<--
 ./README.md:feature
@@ -149,6 +153,7 @@
     <a href="https://github.com/Gxinhu"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/Gxinhu" alt="avatar" /></a>
     <a href="https://github.com/XYM-1"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/XYM-1" alt="avatar" /></a>
     <a href="https://github.com/xusuyong"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/xusuyong" alt="avatar" /></a>
+    <a href="https://github.com/DrownFish19"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/DrownFish19" alt="avatar" /></a>
     <a href="https://github.com/NKNaN"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/NKNaN" alt="avatar" /></a>
     <a href="https://github.com/ruoyunbai"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/ruoyunbai" alt="avatar" /></a>
     <a href="https://github.com/sanbuphy"><img class="avatar" src="https://avatars.githubusercontent.com/sanbuphy" alt="avatar" /></a>

docs/zh/api/loss.md → docs/zh/api/loss/loss.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Loss(损失函数) 模块
+# Loss.loss(损失函数) 模块
 
 ::: ppsci.loss
     handler: python
@@ -18,14 +18,3 @@
         - PeriodicMSELoss
       show_root_heading: true
       heading_level: 3
-
-::: ppsci.loss.mtl
-    handler: python
-    options:
-      members:
-        - AGDA
-        - LossAggregator
-        - PCGrad
-        - Relobralo
-      show_root_heading: true
-      heading_level: 3

docs/zh/api/loss/mtl.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+# Loss.mtl(多任务学习) 模块
+
+::: ppsci.loss.mtl
+    handler: python
+    options:
+      members:
+        - AGDA
+        - LossAggregator
+        - PCGrad
+        - Relobralo
+      show_root_heading: true
+      heading_level: 3

docs/zh/overview.md

@@ -72,11 +72,14 @@ Equation 模块负责定义各种常见方程的计算函数，如 `NavierStokes
 
 Geometry 模块负责定义各种常见的几何形状，如 `Interval` 线段几何、`Rectangle` 矩形几何、`Sphere` 球面几何。
 
-### 2.7 [Loss](./api/loss.md)
+### 2.7 [Loss](./api/loss/loss.md)
 
-Loss 模块负责定义各种损失函数，在模型前向与方程计算完毕后，将结果与参考值计算损失值，供后续的梯度优化算法使用；
+Loss 模块包含 [`ppsci.loss.loss`](./api/loss/loss.md) 与 [`ppsci.loss.mtl`](./api/loss/mtl.md) 两个子模块，如下所示。
 
-同时该模块也提供了常见的多任务学习优化功能，包括 PCGrad、AGDA，进一步提升多个 loss 共同优化（如 PINN 方法）的精度。
+| 子模块名称 | 子模块功能 |
+| :-- | :-- |
+| [ppsci.loss.loss](./api/loss/loss.md)| 损失函数相关 |
+| [ppsci.loss.mtl](./api/loss/mtl.md)| 多目标优化相关 |
 
 ### 2.8 Optimizer
 
@@ -110,7 +113,7 @@ Utils 模块内部存放了一些适用于多种场景下的工具类、函数
 
 ### 2.11 [Validate](./api/validate.md)
 
-Validator 模块负责定义各种评估器，用于模型训练完一个 epoch 后自动在指定数据上进行评估（可选，默认不开启训练时评估）并得到评估指标。
+Validator 模块负责定义各种评估器，用于在指定数据上进行评估（可选，默认不开启训练时评估），并得到评估指标。
 
 ### 2.12 [Visualize](./api/visualize.md)
 

docs/zh/user_guide.md

@@ -459,14 +459,15 @@ solver = ppsci.solver.Solver(
 
 ### 2.4 多任务学习
 
-在机理驱动、数理融合场景中，往往会同时优化多个损失项，如控制方程残差损失、（初）边值条件损失等。在训练过程中这些损失项对参数的梯度方向可能会互相冲突，阻碍训练精度收敛，而这正是多任务学习方法能解决的问题。因此 PaddleScience 在多任务学习模块中引入了几种常见的算法，其主要通过对不同任务的权重和产生的梯度进行调整，从而缓解该问题，最终提升模型收敛精度。下面以 PCGrad 方法进行举例，使用方式如下：
+在机理驱动、数理融合场景中，往往会同时优化多个损失项，如控制方程残差损失、（初）边值条件损失等。在训练过程中这些损失项对参数的梯度方向可能会互相冲突，阻碍训练精度收敛，而这正是多任务学习方法能解决的问题。因此 PaddleScience 在多任务学习模块中引入了几种常见的算法，其主要通过对不同任务的权重或产生的梯度进行调整，从而缓解该问题，最终提升模型收敛精度。下面以 [`Relobralo`](https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/api/loss/mtl/#ppsci.loss.mtl.Relobralo) 算法进行举例，使用方式如下：
 
 1. 实例化一个多任务学习方法的对象
 
     ``` py hl_lines="3"
     from ppsci.loss import mtl
     model = ...
-    loss_aggregator = mtl.PCGrad(model)
+    num_losses = 2 # number of losses to be optimized
+    loss_aggregator = mtl.Relobralo(num_losses)
     ```
 
 2. 将该对象作为 `Solver` 的实例化参数之一传入

mkdocs.yml

@@ -84,7 +84,9 @@ nav:
         - ppsci.data.batch_transform: zh/api/data/process/batch_transform.md
       - ppsci.equation: zh/api/equation.md
       - ppsci.geometry: zh/api/geometry.md
-      - ppsci.loss: zh/api/loss.md
+      - ppsci.loss:
+        - ppsci.loss.loss: zh/api/loss/loss.md
+        - ppsci.loss.mtl: zh/api/loss/mtl.md
       - ppsci.metric: zh/api/metric.md
       - ppsci.optimizer:
         - ppsci.optimizer.optimizer: zh/api/optimizer.md

ppsci/data/process/transform/preprocess.py

@@ -71,6 +71,8 @@ def __call__(self, input_dict, label_dict, weight_dict):
 class Normalize:
     """Normalize data class.
 
+    NOTE: This transform will modify the input data dict inplace.
+
     Args:
         mean (Union[np.ndarray, Tuple[float, ...]]): Mean of training dataset.
         std (Union[np.ndarray, Tuple[float, ...]]): Standard Deviation of training dataset.
@@ -96,20 +98,20 @@ def __init__(
         self.apply_keys = apply_keys
 
     def __call__(self, input_item, label_item, weight_item):
-        input_item_copy = {**input_item}
-        label_item_copy = {**label_item}
         if "input" in self.apply_keys:
-            for key, value in input_item_copy.items():
-                input_item_copy[key] = (value - self.mean) / self.std
+            for key, value in input_item.items():
+                input_item[key] = (value - self.mean) / self.std
         if "label" in self.apply_keys:
-            for key, value in label_item_copy.items():
-                label_item_copy[key] = (value - self.mean) / self.std
-        return input_item_copy, label_item_copy, weight_item
+            for key, value in label_item.items():
+                label_item[key] = (value - self.mean) / self.std
+        return input_item, label_item, weight_item
 
 
 class Log1p:
     """Calculates the natural logarithm of one plus the data, element-wise.
 
+    NOTE: This transform will modify the input data dict inplace.
+
     Args:
         scale (float, optional): Scale data. Defaults to 1.0.
         apply_keys (Tuple[str, ...], optional): Which data is the log1p method applied to. Defaults to ("input", "label").
@@ -132,22 +134,22 @@ def __init__(
         self.apply_keys = apply_keys
 
     def __call__(self, input_item, label_item, weight_item):
-        input_item_copy = {**input_item}
-        label_item_copy = {**label_item}
         if "input" in self.apply_keys:
-            for key, value in input_item_copy.items():
-                input_item_copy[key] = np.log1p(value / self.scale)
+            for key, value in input_item.items():
+                input_item[key] = np.log1p(value / self.scale)
         if "label" in self.apply_keys:
-            for key, value in label_item_copy.items():
-                label_item_copy[key] = np.log1p(value / self.scale)
-        return input_item_copy, label_item_copy, weight_item
+            for key, value in label_item.items():
+                label_item[key] = np.log1p(value / self.scale)
+        return input_item, label_item, weight_item
 
 
 class CropData:
     """Crop data class.
 
     This class is used to crop data based on a specified bounding box.
 
+    NOTE: This transform will modify the input data dict inplace.
+
     Args:
         xmin (Tuple[int, ...]): Bottom left corner point, [x0, y0].
         xmax (Tuple[int, ...]): Top right corner point, [x1, y1].
@@ -182,24 +184,24 @@ def __init__(
         self.apply_keys = apply_keys
 
     def __call__(self, input_item, label_item, weight_item):
-        input_item_copy = {**input_item}
-        label_item_copy = {**label_item}
         if "input" in self.apply_keys:
-            for key, value in input_item_copy.items():
-                input_item_copy[key] = value[
+            for key, value in input_item.items():
+                input_item[key] = value[
                     :, self.xmin[0] : self.xmax[0], self.xmin[1] : self.xmax[1]
                 ]
         if "label" in self.apply_keys:
-            for key, value in label_item_copy.items():
-                label_item_copy[key] = value[
+            for key, value in label_item.items():
+                label_item[key] = value[
                     :, self.xmin[0] : self.xmax[0], self.xmin[1] : self.xmax[1]
                 ]
-        return input_item_copy, label_item_copy, weight_item
+        return input_item, label_item, weight_item
 
 
 class SqueezeData:
     """Squeeze data class.
 
+    NOTE: This transform will modify the input data dict inplace.
+
     Args:
         apply_keys (Tuple[str, ...], optional): Which data is the squeeze method applied to. Defaults to ("input", "label").
 
@@ -216,27 +218,25 @@ def __init__(self, apply_keys: Tuple[str, ...] = ("input", "label")):
         self.apply_keys = apply_keys
 
     def __call__(self, input_item, label_item, weight_item):
-        input_item_copy = {**input_item}
-        label_item_copy = {**label_item}
         if "input" in self.apply_keys:
-            for key, value in input_item_copy.items():
+            for key, value in input_item.items():
                 if value.ndim == 4:
                     B, C, H, W = value.shape
-                    input_item_copy[key] = value.reshape((B * C, H, W))
+                    input_item[key] = value.reshape((B * C, H, W))
                 if value.ndim != 3:
                     raise ValueError(
                         f"Only support squeeze data to ndim=3 now, but got ndim={value.ndim}"
                     )
         if "label" in self.apply_keys:
-            for key, value in label_item_copy.items():
+            for key, value in label_item.items():
                 if value.ndim == 4:
                     B, C, H, W = value.shape
-                    label_item_copy[key] = value.reshape((B * C, H, W))
+                    label_item[key] = value.reshape((B * C, H, W))
                 if value.ndim != 3:
                     raise ValueError(
                         f"Only support squeeze data to ndim=3 now, but got ndim={value.ndim}"
                     )
-        return input_item_copy, label_item_copy, weight_item
+        return input_item, label_item, weight_item
 
 
 class FunctionalTransform: