เข้าร่วม Women in ML Symposium ในวันที่ 7 ธันวาคม ลงทะเบียนตอนนี้
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

เลเยอร์ที่แตกต่างสำหรับกราฟิก

import numpy as np
import tensorflow as tf
import trimesh

import tensorflow_graphics.geometry.transformation as tfg_transformation
from tensorflow_graphics.notebooks import threejs_visualization

# Download the mesh.
!wget https://storage.googleapis.com/tensorflow-graphics/notebooks/index/cow.obj
# Load the mesh.
mesh = trimesh.load("cow.obj")
mesh = {"vertices": mesh.vertices, "faces": mesh.faces}
# Visualize the original mesh.
threejs_visualization.triangular_mesh_renderer(mesh, width=400, height=400)
# Set the axis and angle parameters.
axis = np.array((0., 1., 0.))  # y axis.
angle = np.array((np.pi / 4.,))  # 45 degree angle.
# Rotate the mesh.
mesh["vertices"] = tfg_transformation.axis_angle.rotate(mesh["vertices"], axis,
                                                        angle).numpy()
# Visualize the rotated mesh.
threejs_visualization.triangular_mesh_renderer(mesh, width=400, height=400)
เรียกใช้ใน โน้ตบุ๊ก
TensorFlow Graphics มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้ชุมชนสามารถเข้าถึงฟังก์ชันกราฟิกที่มีประโยชน์ได้อย่างกว้างขวาง โดยการจัดหาชุดเลเยอร์กราฟิกที่แตกต่างกัน (เช่น กล้อง โมเดลการสะท้อนแสง การบิดแบบตาข่าย) และฟังก์ชัน 3D viewer (เช่น 3D TensorBoard) ที่สามารถใช้ในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ทางเลือก.

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เห็นการเพิ่มขึ้นของเลเยอร์กราฟิกแบบสร้างความแตกต่างได้ ซึ่งสามารถแทรกลงในสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมได้ ตั้งแต่ทรานสฟอร์มเมอร์เชิงพื้นที่ไปจนถึงตัวสร้างภาพกราฟิกแบบแยกส่วน เลเยอร์ใหม่เหล่านี้ใช้ประโยชน์จากความรู้ที่ได้รับจากการวิจัยคอมพิวเตอร์วิทัศน์และกราฟิกเป็นเวลาหลายปี เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่แปลกใหม่และมีประสิทธิภาพมากขึ้น การสร้างแบบจำลองทางเรขาคณิตล่วงหน้าและข้อจำกัดในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นการเปิดประตูสู่สถาปัตยกรรมที่สามารถฝึกฝนได้อย่างแข็งแกร่ง มีประสิทธิภาพ และที่สำคัญกว่านั้นในรูปแบบการควบคุมตนเอง

ในการเริ่มต้น โปรดดู ภาพรวม โดยละเอียดเพิ่มเติม คู่มือการติดตั้ง และ API