【快乐开源】迁移 RegAE 案例至 PaddleScicne

[HydrogenSulfate]

This project will be mentored by @HydrogenSulfate

1. 背景

在 AIStudio 上已经有使用 PaddlePaddle 框架API 复现的项目：RegAE，现在希望能将这个项目迁移至 PaddleScience，也就是基于 PaddleScience 的 API 实现该项目，最终合入 PaddleScience 仓库

2. 收益

2.1 个人收益

• 同时熟悉 CV 领域的经典模型结构 VAE（变分自编码器），并从该项目中了解相关水文学知识，以及如何将物理公式融入到深度学习方法中
• 学习 PaddleScience 套件代码，掌握开源套件开发基本知识，
• 了解开源科学计算框架 julia 的基本使用，以及 Paddle 自定义 python 算子的方法

2.2 PaddleScience 收益

• 补充 VAE 结构至 Arch 模块
• 补充 RegAE 案例至流体相关案例中，提升案例丰富度

3. 开发流程

3.1 安装 PaddleScience

下载安装 PaddleScience 套件：https://paddlescience-docs.readthedocs.io/zh/latest/zh/install_setup/#121-git

3.2 代码开发

参考 RegAE 项目，以及 PaddleScience 的开发与复现指南，使用 PaddleScience API（PaddleScience API 文档）等价实现该项目，开发代码风格与已有案例保持一致，训练精度与 AIStudio 项目对齐，并仿照已有文档撰写 RegAE 的案例文档，最终合入 PaddleScience。

3.3 整理代码并提交PR

参考 PaddleScience文档-贡献指南-整理代码并提交

4. 参考资料

• AIStudio - RegAE
• RegAE-github
• O'Malley D, Golden J K, Vesselinov V V. Learning to regularize with a variational autoencoder for hydrologic inverse analysis[J]. arXiv preprint arXiv:1906.02401, 2019.

奖励

500 京东卡