本发明公开一种基于神经网络架构搜索的偏微分方程数值求解方法，涉及人工智能和数值算法领域，包括如下步骤：步骤1，设置偏微分方程和计算域，将方程信息输入至神经网络；步骤2，设置搜索空间，在搜索空间中搜索求解该偏微分方程的最优神经网络架构；步骤3，重新训练搜索得到的网络模型，获得方程求解结果；同时，本发明在使用时，通过利用神经网络架构搜索算法实现用于偏微分方程求解的神经网络架构的自动构建，降低了偏微分方程神经网络求解方法对先验知识的依赖，同时提高了求解精度，进一步降低了偏微分方程求解的难度和复杂度。