unet重力反演代码

Unet是一种深度学习网络结构，最初用于图像分割任务，但它也被应用到地球物理学领域，特别是在重力反演中。重力反演是一种地质学技术，通过测量地表下的重力场变化来推断地下地质构造。

编写Unet重力反演的代码通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：收集和整理重力数据，将其转换成适合神经网络输入的格式，如三维数组。

2. **构建Unet模型**：使用Python库如TensorFlow或PyTorch实现Unet架构。Unet包括一个编码器（逐渐减小分辨率并提取特征）和一个解码器（逐渐增加分辨率并生成预测结果），中间通过上采样连接两个部分。

3. **损失函数**：选择适当的损失函数，如均方误差（MSE），它衡量预测值与真实值之间的差异。

4. **训练过程**：将数据集分为训练集、验证集和测试集，然后利用优化算法（如Adam或SGD）对模型进行训练。

5. **模型评估**：在验证集上调整超参数，并评估模型性能。

6. **预测**：最后，在新的或未知的数据上使用训练好的Unet模型进行重力场反演预测。

下面是一个简化的Unet重力反演代码示例（假设使用Keras）：

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv3D, MaxPooling3D, UpSampling3D, concatenate

# 假设input_shape是(100, 100, 100, 1) (通道数为1)
inputs = Input(shape=input_shape)

# 编码阶段
encoders = [
    Conv3D(filters=32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs),
    MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2))(encoders[0]),
    ... # 添加更多的卷积层和池化层
]

# 解码阶段
decoders = [
    UpSampling3D(size=(2, 2, 2))(encoders[-1]), # 上采样恢复分辨率
    concatenate([decoders[-1], encoders.pop()]), # 合并编码层
    Conv3D(filters=...)(concatenated_layer), # 再次卷积
    ... # 添加更多层直到输出层
]

output = Conv3D(1, kernel_size=(1, 1, 1), activation='linear', name='predictions')(decoders[-1])

unet_model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
unet_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练和预测代码省略