pytorch ANN 材料科学

### 使用 PyTorch 实现人工神经网络(ANN)在材料科学研究中的应用

#### 导入库
为了使用 PyTorch 构建并训练一个人工神经网络用于材料科学研究，首先需要导入必要的库。

import torch
from torch import nn, optim
import numpy as np

#### 定义数据集
创建或加载适合于材料科学分析的数据集。这通常涉及原子结构、晶体属性或其他物理特性作为输入特征，并预测某些性能指标作为目标输出[^4]。

对于演示目的，这里生成一些随机数模拟实际场景：

np.random.seed(0)
X_train = np.random.rand(100, 5).astype(np.float32)  # 假设有五个描述符
y_train = ((X_train[:, 0] * X_train[:, 1]) ** 2 + X_train[:, 2]).reshape(-1, 1)

# 转换为张量
tensor_x = torch.tensor(X_train)
tensor_y = torch.tensor(y_train)
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(tensor_x, tensor_y)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

#### 设计模型架构
定义一个多层感知器（MLP），这是一种简单的前馈神经网络形式，在许多领域都有广泛应用，包括但不限于材料科学中物质特性的预测任务。

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=5, out_features=64),  # 输入维度取决于所选描述子数量
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.2),
            nn.Linear(in_features=64, out_features=32),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=32, out_features=1)   # 输出单个连续值
        )

    def forward(self, x):
        return self.layers(x)


model = MLP()
print(model)

#### 训练过程
设置损失函数和优化算法来进行参数调整；在此基础上执行迭代更新直至收敛。

criterion = nn.MSELoss()  # 平方误差损失适用于回归问题
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):  # 只做十个周期供快速测试之用
    running_loss = 0.
    
    for i, data in enumerate(dataloader):
        inputs, labels = data
        
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
    
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(dataloader)}')

通过上述代码片段展示了如何利用 PyTorch 来建立一个基本的人工神经网络框架应用于材料科学研究当中。当然真实世界里的项目会更加复杂，涉及到更精细的设计决策以及大量的超参数调优工作。