TensorFlow Graphics zielt darauf ab, nützliche Grafikfunktionen zugänglich zu machen, indem es eine Reihe von differenzierbaren Grafikebenen (z.B. Kameras, reflectance models, mesh convolutions) und 3D-Viewer (z.B. 3D TensorBoard) bereitstellt, die wir in unseren Machine-Learning-Modellen verwenden können.
Dieses Tutorial ist als praktischer Leitfaden gedacht und behandelt keine theoretischen Hintergründe. Diese werden in einer Vielzahl von anderen Dokumenten im Internet behandelt.
Für die Richtigkeit der Inhalte dieses Tutorials gebe ich keinerlei Garantie. Der hier gezeigte Weg ist nicht der einzige um ein solches System aufzusetzen, es ist lediglich, der, den ich bevorzuge.
Installation TensorFlow Graphics
TensorFlow Graphics ist eine TensorFlow Erweiterung. Auf Ihrem System sollte TensorFlow installiert sein. Die Installation von TensorFlow 2 habe ich hier beschrieben.
Bevor neue Pakete installiert werden können muss die gewünschte Umgebung aktiviert werden.
conda activate tensorflowCPU oder GPU Version von TensorFlow Graphics
Für die GPU Version benötigen Sie einen Windows oder Linux Computer mit einer aktuellen NVIDIA Grafikkarte.
Wer diese Grafikkarte nicht hat kann nur die CPU Version von TensorFlow Graphics verwenden.
GPU Version
# Installing with the `--upgrade` flag ensures you'll get the latest version. pip install --upgrade tensorflow-graphics-gpu
CPU Version
# Installing with the `--upgrade` flag ensures you'll get the latest version.
pip install --upgrade tensorflow-graphicsLinks
https://github.com/tensorflow/graphics
https://www.tensorflow.org/graphics