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GraphCast 模型

mindscience.models.GraphCast.GraphCastNet	GraphCast 基于图神经网络和新颖的高分辨率多尺度网格表示的自回归模型。

注意力模块

mindscience.models.transformer.Attention	注意力实现基类。
mindscience.models.transformer.MultiHeadAttention	多头注意力，提出于 Attention Is All You Need。
mindscience.models.transformer.TransformerBlock	TransformerBlock 包含一个 MultiHeadAttention 和一个 FeedForward 层。

视觉Transformer (ViT)

mindscience.models.transformer.VisionTransformer	此模块基于 VisionTransformer 骨干，包含编码器、解码器嵌入、解码器和密集层。

激活函数

mindscience.models.layers.get_activation	获取激活函数。
mindscience.models.layers.activation.SReLU	Sin 修正线性单元激活函数。

基础模块

mindscience.models.layers.DropPath	按样本进行路径丢弃（随机深度）（当应用于残差块的主路径时）。
mindscience.models.layers.FCSequential	全连接层的顺序容器，全连接层按顺序添加到容器中。
mindscience.models.layers.InputScale	基于 \((x_i - input\_center)*input\_scale\) 将输入值缩放到指定区域。
mindscience.models.layers.LinearBlock	LinearBlock。
mindscience.models.layers.MultiScaleFCSequential	多尺度全连接网络。
mindscience.models.layers.ResBlock	全连接层的 ResBlock。

UNet2D

mindscience.models.layers.UNet2D	2维 U-Net 模型。

掩码层

mindscience.models.layers.MaskedLayerNorm	掩码层归一化。

傅里叶神经算子 (FNO)

mindscience.models.neural_operator.FNO1D	1D 傅里叶神经算子，通常包含一个提升层、一个傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FNO2D	2D 傅里叶神经算子，通常包含一个提升层、一个傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FNO3D	3D 傅里叶神经算子，通常包含一个提升层、一个傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FNOBlocks	FNOBlock，通常伴随一个提升层和一个投影层，是傅里叶神经算子的一部分。

快速傅里叶神经算子 (FFNO)

mindscience.models.neural_operator.FFNO	FFNO 基类，通常包含一个提升层、一个因子化傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FFNO1D	1D 因子化傅里叶神经算子，通常包含一个提升层、一个因子化傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FFNO2D	2D 因子化傅里叶神经算子，通常包含一个提升层、一个因子化傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FFNO3D	3D 因子化傅里叶神经算子，通常包含一个提升层、一个因子化傅里叶块层和一个投影层。
mindscience.models.neural_operator.FFNOBlocks	FFNOBlock，通常伴随一个提升层和一个投影层，是因子化傅里叶神经算子的一部分。