# InverseDesign

**Repository Path**: dalerxli/InverseDesign

## Basic Information

- **Project Name**: InverseDesign
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-01-08
- **Last Updated**: 2022-01-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 逆设计复现

## 1.文件说明

* data
  * rawdata：包括三层光粒的结构参数（1000\*3）、对应频谱（1000\*200）
  * prodata：包括训练集、测试集、验证集，每部分均包含结构参数和频谱参数
  * excepted_spectrum.csv期望频谱（1\*100）
* dataprocess
  * 将rawdata处理为prodata
* models
  * model.py：神经网络模型scatterNet、参数的初始化
  * bestmodel.pth：训练过程的最好模型
* results
  * learning_rate.png：训练过程的学习率变化
  * train_loss.png：训练过程的损失
  * design_loss：逆设计过程的损失
* config.py
  * 所有参数设置、文件路径
* main.py
  * 主函数：包括前向构建网络、逆向设计粒子

## 2.代码运行

1. config.py
   * 对参数进行设置
2. dataProcess.py
   * 对数据进行划分，务必使rawdata中仅包含一份粒子参数和对应光谱参数
3. main.py
   * 若训练不同层数的光粒，请预先删掉models\bestmodel.pth
   * 可直接运行inverse_design(args)（有模型保存的情况下），也可运行forward_design(args)训练网络再进行逆设计