หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API
Switch to English

เลเยอร์ที่แตกต่างกันสำหรับกราฟิก

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)
รันใน Notebook
TensorFlow Graphics มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างฟังก์ชั่นกราฟิกที่มีประโยชน์ซึ่งสามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางในชุมชนโดยจัดเตรียมชุดของเลเยอร์กราฟิกที่แตกต่างกัน (เช่นกล้อง, แบบจำลองการสะท้อนแสง, การชักแบบตาข่าย) และฟังก์ชันการดูภาพ 3 มิติ (เช่น 3D TensorBoard) ที่สามารถใช้ในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ ทางเลือก.

ไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการเพิ่มขึ้นของเลเยอร์กราฟิกที่แตกต่างกันซึ่งสามารถแทรกในสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม ตั้งแต่หม้อแปลงเชิงพื้นที่ไปจนถึงตัวแสดงผลกราฟิกที่แตกต่างกันเลเยอร์ใหม่เหล่านี้ใช้ประโยชน์จากความรู้ที่ได้รับในช่วงหลายปีของการวิจัยวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และกราฟิกเพื่อสร้างสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่แปลกใหม่และมีประสิทธิภาพมากขึ้น การสร้างแบบจำลองโครงสร้างทางเรขาคณิตอย่างชัดเจนและข้อ จำกัด ในแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเปิดประตูสู่สถาปัตยกรรมที่สามารถฝึกฝนได้อย่างแข็งแกร่งมีประสิทธิภาพและที่สำคัญกว่านั้นคือในรูปแบบที่ดูแลตนเอง

ในการเริ่มต้นโปรดดู ภาพรวม โดยละเอียดเพิ่มเติม คู่มือการติดตั้ง และ API