TriLib is a Unity model loader package designed to allow the user to load various 3D model formats inside the Unity editor or during the game execution. 使用TriLib这个插件

# coding:utf-8 import time import matplotlib.pyplot as plt from autokeras import ImageClassifier# 保存和导入模型方法 from autokeras.utils import pickle_to_file,pickle_from_file from keras.engine.saving import load_model from keras.utils import plot_model from

Unity 3d导入3dMax模型 会产生若干问题,按照官方 的说明,将max 模型导成fbx文件 导入untiy似乎也不能解决 1.x轴向偏转3dmax模型导入后自动有一个x轴270度的偏转,巧合的是,在unity中旋转模型的时候,你会发现y轴参照方向永远朝上,而x和z轴则以模型本身的 局部坐标 为准,这样当模型沿x轴旋转270度之后,z轴正好与y轴重合,这样你试图用程序 控制方向的时候就会发现旋转y和旋转z效果 相同,这显然不是你期望的结果.解决这个问题的方法是,将.max文件导出为.3ds

(一)适用情况 当游戏主角进入特定的场景或者关卡,每个关卡需要加载不同位置的模型,道具等.这些信息需要先在unity编辑器里面配置好,一般由策划干这事,然后把这些位置道具信息保存在文件,当游戏主角进入后根据保存的文件信息加载模型道具.如 跑酷场景的金币 赛车赛道的道具 (二)实例文件格式 Json 需要导入SimpleJson 具体使用方法可以看我另外一篇<Unity游戏数据用Json保存>,有详细介绍 http://www.cnblogs.com/July7th/p/4808095.html

笔记从3dmax中导入模型到UDK Editor 1)      在3dmax中导出 2)      选择FBX格式,保存 3)      在UDK中打开content browser,自己选个package ,点击Import 4)      选择一个package后,点击确认 5)      导入成功,在content browser中新增了一项

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存.读取以及加载.   本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题. 模型保存   Keras使用HDF5文件系统来保存模型.模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可.   以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整个模型的变量为model,我们设置

1.tensorflow中模型的保存 创建tf.train.saver,使用saver进行保存: saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, './trained_variables.ckpt', global_step=1000) 1.1.在保存时需要注意参数在创建时需要传入name参数,读取参数时凭借name属性读取. def weight_variable(shape, name): initial = tf.truncated_normal(sha

模型描边 1: LOL里面的模型描边效果,点击防御塔会有描边的效果,被攻击的时候模型也要描边凸显一下2: 网上可以找到模型描边的Shader,可以直接下载使用,一组第三方的Shader, 帮我们解决了模型描边的问题,叫Toony(第65) Shader切换 1.被攻击的时候模型描边凸显一下,不被攻击的时候就描边隐藏,变成正常模型的样子 2.需要一个带模型描边的Shader和一个不带模型描边的Shader 代码里面切换Shader 材质是Shader的使用者,模型贴材质,材质决定了是用哪种Shad

Autoencoder 自编码 压缩与解压 原来有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取出原图片中的最具代表性的信息, 缩减输入信息量, 再把缩减过后的信息放进神经网络学习. 这样学习起来就简单轻松了. 所以, 自编码就能在这时发挥作用. 通过将原数据白色的X 压缩, 解压 成黑色的X, 然后通过对比黑白 X ,求出预测误差, 进行反向传递, 逐步提升自编码的

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

1.模型的保存: import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(1.0,dtype=tf.float32) v2 = tf.Variable(2.0,dtype=tf.float32) x = v1 + v2 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) result = sess.run(x) #将模型保存在mod

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置

在3dmax中导入模型数据后,经常出现贴图不显示的情况,效果如下图: 解决方法: 1.怀疑是贴图文件的路径设置有误.快捷键 shift+T打开“资源追踪”界面,重新设置贴图的正确路径(这里如果快捷键无效的,可以点击3dmax的左上角图标,选择管理-选择资源追踪) 注:还有一种方式是在3dmax右侧的实用程序(小锤子的按钮)选择位图/光度学路径,然后修改对应的贴图路径即可.              2.实际操作中,设置了正确的贴图路径后,模型还是没有显示贴图.用超图的第三方插件导出到cad数据集

方法一: public function index(){ $Member = new MemberModel(); $money = $Member->Money(); print_r($money); } 方法二: 1.use 导入模型MemberModel 2.引用模型的方法 $this->ss(); MemberModel.class.php namespace Portal\Model; use Think\Model; class MemberModel extends Model

Tensorflow:模型变量保存 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow常用保存模型方法 import tensorflow as tf saver = tf.train.Saver() # 创建保存器 with tf.Session() as sess: saver.save(sess,"/path/model.ckpt"

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然

Keras模型的保存方式 在运行并且训练出一个模型后获得了模型的结构与许多参数,为了防止再次训练以及需要更好地去使用,我们需要保存当前状态 基本保存方式 h5 # 此处假设model为一个已经训练好的模型类 model.save('my_model.h5') 转换为json格式存储基本参数 # 此处假设model为一个已经训练好的模型类 json_string = model.to_json() open('my_model_architecture.json','w').write(json_

一.模型的保存:tf.train.Saver类中的save TensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型,即tf.train.Saver类.以下代码为保存TensorFlow计算图的方法: 二.模型的读取:tf.train.Saver类中的restore 注意:需要重新定义的变量大小和保存的模型变量大小需相同 通过以上方式保存和加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量.但有时候只需要保存和加载部分变量, 比如:之前训练好了一个五层的神经网络模型,现想尝试一个六层的神经网络

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置

模型的保存 tf.train.Saver(var_list=None,max_to_keep=5) •var_list:指定将要保存和还原的变量.它可以作为一个 dict或一个列表传递. •max_to_keep:指示要保留的最近检查点文件的最大数量. 创建新文件时,会删除较旧的文件.如果无或0,则保留所有 检查点文件.默认为5(即保留最新的5个检查点文件.) saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "") 模型的恢复 恢复模型的方法是res

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查