大家好。 科之邦前期推出的《深度学习故障实践（一）——手动生成故障标签数据》课程受到了大家的广泛关注，也提出了一些学习问题，主要集中在环境方面配置和程序运行。 明天我们将通过视频讲解整个过程，并向大家演示运行程序的技巧。
01 环境配置
1. 基本程序环境
我们的课程主要是在Python环境下运行，所以需要配置Python相关的运行环境。 我们经常使用Anacoda的Spider作为集成编辑器。 该软件不仅是免费软件，而且具有良好的调试功能。
另外，我们的课程涉及到很多深度学习，我们会用到tensorflow和keras，请自行安装。
以下是我们推荐的程序和参考的库版本。
Python3.8
keras2.3.1
tensorflow2.2.0或tensorflow-gpu2.2.0
还非常提醒：
强烈建议您配置独立NVIDIA主板的运行环境，并安装CUDA驱动和tensorflow-gpu版本的Python，以充分利用GPU加速估计。
我们后续课程中深度学习的处理，尤其是断层、油藏的处理，使用GPU加速会比CPU快很多数量级。
2.本课程使用的参考库
在本课程中，我们将使用几个参考库。
一个是cupy库，主要功能是在CUDA上实现NumPy兼容的多维链表。
CuPy简介：
CuPy 是一个开源矩阵库，通过 NVIDIA CUDA 加速。 CuPy 使用 Python 提供 GPU 加速估计。 CUPY 使用 CUDA 相关库，包括 CuBLAS、CUDNN、Curand、CuoSver、CuPaSeSE、Cufft 和 NCCL，以充分利用 GPU 架构。 CuPy 将某些操作的速度提高了 100 倍以上。
安装这个参考库的前提是必须安装CUDA驱动，该驱动只能运行在GPU环境中。 使用该库的原因是3D洪水数据生成计算量巨大，需要GPU加速。 因此，安装cupy库需要查阅相关文档并安装相应的CUDA驱动环境。
有如下对应关系：
第二个是bruges库网站封装小程序会卡吗，主要用于洪水反射数据的建模和后处理，包括几种常见的月球化学函数。
安装方法
pip 安装布鲁日
第三个是matplotlib库，主要功能是绘制各种图像的模块，用于数据分析和显示。
安装方法
pip 安装 matplotlib
第四个是scipy库，它是一个专门解决科学估算中常见问题的工具箱。 其不同的子模块对应不同的应用，如配准、积分、优化、图像处理、统计、特殊功能等。可以在课程中使用来生成不同的洪水结构。
安装方法
pip安装scipy
本课程的这些参考库的推荐版本是：
丘比-cuda1029.1.0
布鲁日0.4.2
matplotlib3.3.2
scipy1.4.1
02 程序运行
本程序的运行环境为：
Python3.8
Anaconda3Spyder4.1.5
接下来我会详细解释一下程序的运行。
1.Fault_Train.py
为了说明故障数据构建的详细过程，我们编译了Fault_Train.py程序，并复制了原来在jupyternotebook中运行的Fault_Detection.ipynb程序。 该程序主要演示了模拟3D洪水断层数据和断层标签数据是如何逐步生成的。 下面我们详细讲解一下程序运行的过程。
首先是参数初始化，定义构建洪水量数据的初始参数。 例如构建的二维洪水断面尺寸为200*200，最终洪水体三维尺寸为128*128*128。
二是建立三维反射模型。 使用随机值，使用平铺函数构建三维反射模型。
第三是应用高斯变形。 这里使用高斯函数来实现减少模型中折叠的结构。
第四是应用平面变形。 整个平面的倾斜度就是通过这个过程实现的。
五是增加线性故障。 通过上述过程，增加了不同类型的断层：包括断层的类型、位置、倾角，都可以选择，实现了断层形态的多样化。 同时，当故障下降时，也确定故障标签的位置，并生成故障标签数据。
第六是通过小波频域反射模型。 通过Lake小波和反射模型进行频域计算，产生越来越类似于洪水的数据模型。
七是添加一些随机噪声。 通过随机添加一些噪声，模拟真实的干扰环境。
第八是提取仿真数据量和故障标签。 提取128x128x128大小的数据中心部分，减少数据量的大小。
九是数据幅值标准化。 对洪水数据进行标准化处理，超出-1和1范围的数据强制为-1和1，提高了断面显示的疗效。
十是显示生成的故障段和故障标签。 显示 x、y 和 z 方向的余震剖面和断层标签。
最后一部分是加载保存的切片和标签，并显示图像。 这部分将在下一个过程中进行解释。
2.Fault_Train_auto.py
前面的程序主要是演示洪水断层数据的生成过程，程序的执行时间比较长。 在实际工程中，我们希望能够根据我们的需要手动生成仿真数据并保存，以方便后续使用。 为此，我们编译了Fault_Train_auto.py程序。 该程序会调用两个函数程序，一个是datagen.py，它封装了生成洪水故障数据的程序；另一个是datagen.py，它封装了生成洪水故障数据的程序。 另一个是实用程序，封装了显示洪水故障数据的程序。
Fault_Train_auto.py 的工作方式简单明了。
一是配置初始参数。
patch_size、num_data_tr、num_data_val的参数配置表示我们生成的模拟数据量的三维规格为128，训练集数据为200，验证集数据为20。
前面的tr_path和vl_path等参数分别指定了训练集、验证集以及其中的洪水数据和标签数据的文件夹名称和路径。
二是生成模拟数据。 同样调用SyntheticSeisGen函数随机生成训练集和验证集数据，并将数据存储在指定位置。 这一步需要很长时间网站封装小程序会卡吗，所以要有耐心。
三是检查洪水图像和断层图像。 我们可以随意选择洪水数据和断层标签，从x、y、z三个方向查看二维剖面的疗效。
通过以上讲解，您可以轻松自行生成三维洪水断层数据，为后续智能故障识别奠定基础。 如果您对该程序感兴趣，请联系我获取。
我是科技之邦，用心分享智能洪水钻探干货，带您共同进步。 再见。
