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title: NOTS-Darcy-16
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/OneScience/NOTS-Darcy-16"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/OneScience/NOTS-Darcy-16.md"
repository: OneScience/NOTS-Darcy-16
last_updated: 2026-10-29
license: mit
storage_size: "1.3 MB"
downloads: 1
stars: 0
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# NOTS-Darcy-16

> NOTS-Darcy-16 - OneScience 在 ModelScope 开源的数据集。本数据集来自 Oliveira 等人的 NOTS 官方仓库 data/darcy16.tgz，用于论文中的 Darcy flow rates 优化实验。数据最初来自 NeuralOperator 项目，NOTS 作者仓库将其连同原始 MIT 许可一并公开。本仓库提供解压后的两个原始 .pt 文件，未改动张量值。

OneScience/NOTS-Darcy-16 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 1.3 MB，采用 mit 许可。

- **Repository**: OneScience/NOTS-Darcy-16
- **License**: mit
- **Storage size**: 1.3 MB
- **Downloads**: 1
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-10-29

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/OneScience/NOTS-Darcy-16

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# NOTS-Darcy-16

## 数据集介绍

本数据集来自 Oliveira 等人的 NOTS 官方仓库 `data/darcy_16.tgz`，用于论文中的 Darcy flow rates 优化实验。数据最初来自 NeuralOperator 项目，NOTS 作者仓库将其连同原始 MIT 许可一并公开。本仓库提供解压后的两个原始 `.pt` 文件，未改动张量值。

## 数据集支持的任务

适用于 16×16 渗透率场到压力场的算子学习、Darcy 流量目标计算和函数空间 Thompson sampling 评估。配套模型为 [OneScience/NOTS-DarcyFlowRate](https://www.modelscope.cn/models/OneScience/NOTS-DarcyFlowRate)。

## 数据格式

使用可信来源的 PyTorch 环境读取：

```python
import torch
train = torch.load('data/darcy_train_16.pt', map_location='cpu', weights_only=True)
test = torch.load('data/darcy_test_16.pt', map_location='cpu', weights_only=True)
```

| 文件 | 字段 | shape | dtype | 说明 |
| --- | --- | ---: | --- | --- |
| `darcy_train_16.pt` | `x` / `y` | `[1000, 16, 16]` | `bool` / `float32` | 候选渗透率与压力场 |
| `darcy_test_16.pt` | `x` / `y` | `[50, 16, 16]` | `bool` / `float32` | 独立测试集 |

SHA256：训练文件 `0be662acdb1dab7dfd1a1da0b140e97f75cc94f98a14edcf768abe6968b3b418`；测试文件 `d2b19af9d4a6ae04ba2de54b8ecccc8b89766472faf6ce7f506c0b2a60f69a4c`。原压缩包的 SHA256 为 `56240c84177a6eaa2fa459ce2e5ded0ba102de8adf5b0e7d35a91878dbd2723a`。

## 数据集使用方式

在模型包根目录下载，两个 `.pt` 文件会落在 `data/`：

```bash
pip install 'modelscope[datasets]'
modelscope download --dataset OneScience/NOTS-Darcy-16 --local_dir ./data
```

## OneScience 官方信息

| 平台 | 主仓库 | Skills 仓库 |
| --- | --- | --- |
| Gitee | [OneScience](https://gitee.com/onescience-ai/onescience) | [OneSkills](https://gitee.com/onescience-ai/oneskills) |
| GitHub | [OneScience](https://github.com/onescience-ai/OneScience) | [OneSkills](https://github.com/onescience-ai/oneskills) |

## 引用与许可证

- 论文：[Thompson Sampling in Function Spaces via Neural Operators](https://arxiv.org/abs/2506.21894)。
- 原始数据及许可证：[NOTS `data/`](https://github.com/csiro-funml/nots/tree/main/data)。NOTS 仓库说明数据来自 NeuralOperator，并按随数据提供的原始 MIT 许可证再分发；本仓库保留该 `LICENSE` 文件和来源说明。