旨在通过 PyTorch 简化 3D 深度学习。 PyTorch3D 带有常用的 3D 运算符和用于 3D 数据的损失函数，以及模块化可微渲染API。...此外，3D 运算也必须是可微分的，如此，梯度才能从模型输出返回到输入，通过系统反向传播。...新数据结构：Meshes 3D 网格是顶点坐标和面索引的集合。为了更好地对其进行处理，Facebook 提出了新的数据结构Meshes。 ?...可微分网格渲染器（renderer） 渲染是将 3D 模型转换为 2D 图像的核心。 传统的渲染方法是不可微的，因此无法和深度学习相结合。...Facebook 表示，推出 PyTorch3D 是为了推动「深度学习 + 3D」的研究。 凭借可微渲染功能，无需耗时的手动 3D 注释，就可能构建高质量的 3D 预测系统。
张量的创建 1.1 张量的基本概念 PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。...PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。...根据其他张量的形状去创建全1张量 data = torch.ones_like(data) print(data) # 3....1张量 torch.zeros 和 torch.zeros_like 创建全0张量 torch.full 和 torch.full_like 创建全为指定值张量 张量元素类型转换...PyTorch 默认会将张量创建在 CPU 控制的内存中, 即: 默认的运算设备为 CPU。
关键想法 一个完全可微分的神经网络，带有一个「规划（planning）」子模块 价值迭代 = 卷积层+面向信道的最大池化（Value Iteration = Conv Layer + Channel-wise...每一个数据样本都由网格世界中当前状态的 (x, y) 坐标构成，后面跟着一张障碍图像（obstacle image）和一张目标图像（goal image）。...比如说，在 8×8 的网格世界中，批大小为 128 的输入张量的形状是 [128, 2, 8, 8]。...然后其被馈送到一个带有 [3,3] 滤波器和 150 个特征图卷积层，之后又是另一个带有 [3,3] 滤波器和 1 个特征图的卷积层。输出张量的形状是 [128, 1, 8, 8]。这就是奖励图像。...怎么通过 VI 模块从奖励图像中获取价值图像？ 答：让我们假设在 8×8 的网格世界中，批大小为 128。
Facebook正在缓解3D深度学习的麻烦，一次解决一个问题。去年它发布了Mesh R-CNN，该系统可以从2D形状渲染3D对象。今年它发布了PyTorch3D。...PyTorch3D解决了以上两个不足。它是一个优化的高度模块化的库。 用GitHub的话来说： “ PyTorch3D通过PyTorch为3D计算机视觉研究提供了有效，可重复使用的组件。”...其主要功能包括： 用于存储和操作三角形网格的数据结构 三角形网格上的出色性能（投影变换，采样，图卷积和损失函数） 差异化的网格渲染器 Facebook AI Research（FAIR）工程师Nikhila...PyTorch3D中的所有运算符： 使用PyTorch张量 可以使用GPU来提高速度 可以处理异构数据的小批量 可以区分 PyTorch3D可以使用启用面和顶点互操作性的网格来构成3D对象。...它还可以使用面片张量来批量分解网格的顶点。 它的功能有助于处理3D变换和旋转，并有助于C3DPO的开发，这是一种从训练数据中学习3D形状与图像之间的关联的新方法。
一个可微分的网格生成器； 由于是基于 PyTorch 的，这个框架主要面向的是深度学习方面的模型。项目目标是将 3D 计算机视觉和深度学习结合，用于对三维数据的预测和计算。...3D 网格数据的新格式：Meshes 由于三维网格包含顶点坐标以及面的索引这两者的集合，因此在批量处理不同尺寸的三维网格时会需要进行一些调整。...对 3D 数据的高效处理 团队已经完成了部分工作，如优化一些常用运算符、优化三维数据的损失函数，以及支持异构批数据输入等。...可微的图像渲染方法 将 3D 模型渲染为 2D 图像是这一领域的核心部分。这种渲染采用的思路是将 3D 的场景属性转换为 2D 图像的像素点信息。传统的渲染方法一般是不可微的，因此无法和深度学习结合。...可微的渲染方法是一个新的研究领域，而研究者希望通过 PyTorch3D 来实现。 ? 将 3D 模型转换为 2D 图像的过程。 在项目中，研究者采用了高效、模块化且可微的渲染器（renderer）。
一个可微分的网格生成器； 由于是基于 PyTorch 的，这个框架主要面向的是深度学习方面的模型。项目目标是将 3D 计算机视觉和深度学习结合，用于对三维数据的预测和计算。...3D 网格数据的新格式：Meshes 由于三维网格包含顶点坐标以及面的索引这两者的集合，因此在批量处理不同尺寸的三维网格时会需要进行一些调整。...对 3D 数据的高效处理 团队已经完成了部分工作，如优化一些常用运算符、优化三维数据的损失函数，以及支持异构批数据输入等。...可微的图像渲染方法 将 3D 模型渲染为 2D 图像是这一领域的核心部分。这种渲染采用的思路是将 3D 的场景属性转换为 2D 图像的像素点信息。传统的渲染方法一般是不可微的，因此无法和深度学习结合。...可微的渲染方法是一个新的研究领域，而研究者希望通过 PyTorch3D 来实现。 将 3D 模型转换为 2D 图像的过程。 在项目中，研究者采用了高效、模块化且可微的渲染器（renderer）。
张量（Tensor） 张量是矢量和矩阵概念的推广，标量是0阶张量，矢量是1阶张量，矩阵是二阶张量，而三阶张量好比是立方体矩阵。...关于自由标号 同一方程式中，各张量的自由标号相同，即同阶标号字母相同。 关于Kronecker delta (δij)符号 ? ? 张量的基本运算 ? ? ? ? ?...张量之所以重要，在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性。...张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡儿积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空间内，有|n|个分量的一种量， 其中每个分量都是坐标的函数， 而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则作线性变换...广义相对论完全由张量语言表述，爱因斯坦从列维-奇维塔本人那里学了很多张量语言（其实是Marcel Grossman,他是爱因斯坦在苏黎世联邦理工学院的同学，一个几何学家，也是爱因斯坦在张量语言方面的良师益友
在早两天开源的 TfPyTh 中，不论是 TensorFlow 还是 PyTorch 计算图，它们都可以包装成一个可微函数，并在另一个框架中高效完成前向与反向传播。...反过来也是同样的，TensorFlow 也能直接调用转换后的 PyTorch 计算图。 因为转换后的模块是可微的，那么正向和反向传播都没什么问题。...目前 TfPyTh 主要支持三大方法： torch_from_tensorflow：创建一个 PyTorch 可微函数，并给定 TensorFlow 占位符输入计算张量输出； eager_tensorflow_from_torch...：从 PyTorch 创建一个 Eager TensorFlow 函数； tensorflow_from_torch：从 PyTorch 创建一个 TensorFlow 运算子或张量。...我们可以发现，基本上 TensorFlow 完成的就是一般的运算，例如设置占位符和建立计算流程等。TF 的静态计算图可以通过 session 传递到 TfPyTh 库中，然后就产生了一个新的可微函数。
目标是让模型学会从输入到输出的映射，这样当给出新的未见过的输入时，模型可以做出准确的预测。...在PyTorch、TensorFlow等机器学习框架中，张量是这些框架中用于表示和操作数据的基本数据结构。它可以是一个标量（零维张量）、向量（一维张量）、矩阵（二维张量），甚至更高维的数据结构。...张量的常见操作 创建张量： 可以通过构造函数或特定的库函数（如PyTorch中的torch.tensor()）来创建张量，初始化为特定的值或随机数。...索引和切片： 可以像操作数组一样，在张量中获取特定位置的值或切片。 数学运算： 张量支持各种数学运算，包括加法、乘法、矩阵乘法等。这些运算是神经网络的基础，用于权重更新和激活函数应用等。...代码示例： 1.创建张量： 使用torch.Tensor()从数据中创建张量。
PyTorch3D 为 3D 数据提供了一组快速可微的常用的 3D 运算符和损失函数，以及一个模块化可微渲染 API。研究人员可以马上在深度学习系统中使用这些特性。...(PyTorch3D 和可微渲染的入门介绍，请参阅 PyTorch hackathon 教程：https://www.youtube.com/watch?v=Pph1r-x9nyY)。...其核心思想是利用神经网络与可微渲染相结合重建三维场景表面的隐式表示，这使得从 2D 视图中学习 3D 场景的几何形状成为可能。...我们为 PyTorch3D 添加的新功能包括: 卷（volumes）数据结构，支持 3D 卷的批处理和坐标帧之间的转换 多重射线抽样实现（GridRaysampler，MonteCarloRaysampler...如果你想了解更多关于 PyTorch3D 工具渲染隐式形状和体素网格的细节，请看下面的视频教程: 原文： https://medium.com/pytorch/pytorch3d-volumes-release
线性变换 线性的两个条件：直线依旧是直线 和 原点保持固定.线性的严格定义： ? 线性变换保持网格线平行且等距分布，并且保持原点不动。...，在线性变换之后，网格线保持平行且等距分布这一性质有个绝妙的推论，向量（x,y）变换之后的结果，将是x乘以变换后的 ? 的坐标加上y乘以变换后的 ? 的坐标。...，就确定了从向量到另外一个向量的映射。 两个矩阵相乘的几何意义就是两个线性变换相继作用。 ? ? 矩阵运算 加法： 只要两个矩阵的形状一样，就可以把两个矩阵相加。...对角矩阵表示的映射是沿着坐标轴伸缩，其中对角元素就是各坐标轴伸缩的倍率。 04 张量（tensor） 在某些情况下，我们会讨论坐标超过两维的数组。...一般的，一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中，我们称之为张量。 一阶张量可以用向量表示，二阶张量可以用矩阵表示。
这就需要将多个图像整合进一个大的批次（将许多 PyTorch 张量合并成一个）。 YOLO 通过被步幅对图像进行上采样。...通常，分数低于阈值的边界框会被忽略。 非极大值抑制：非极大值抑制（NMS）可解决对同一个图像的多次检测的问题。例如，红色网格单元的 3 个边界框可以检测一个框，或者临近网格可检测相同对象?...如果你想深度了解 YOLO 的工作原理、训练过程和与其他检测器的性能规避，可阅读原始论文： 1....在 PyTorch 中，当我们定义了一个新的层，我们在子类 nn.Module 中写入层在 nn.Module 对象的 forward 函数的运算。...虽然三个特征图的维度不同，但对它们执行的输出处理过程是相似的。如果能在单个张量而不是三个单独张量上执行这些运算，就太好了。 为了解决这些问题，我们引入了函数 predict_transform。
这就需要将多个图像整合进一个大的批次（将许多 PyTorch 张量合并成一个）。 YOLO 通过被步幅对图像进行上采样。...通常，分数低于阈值的边界框会被忽略。 非极大值抑制：非极大值抑制（NMS）可解决对同一个图像的多次检测的问题。例如，红色网格单元的 3 个边界框可以检测一个框，或者临近网格可检测相同对象。 ?...如果你想深度了解 YOLO 的工作原理、训练过程和与其他检测器的性能规避，可阅读原始论文： 1....在 PyTorch 中，当我们定义了一个新的层，我们在子类 nn.Module 中写入层在 nn.Module 对象的 forward 函数的运算。...虽然三个特征图的维度不同，但对它们执行的输出处理过程是相似的。如果能在单个张量而不是三个单独张量上执行这些运算，就太好了。 为了解决这些问题，我们引入了函数 predict_transform。
标量（Scalar）: 是0阶张量，代表单一数值。 2. 向量（Vector）: 是1阶张量，即一维数组。 3. 矩阵（Matrix）: 是2阶张量，即二维数组。 4....高阶张量: 三维及以上维度的数组，如三维张量可以想象为一个立方体，每个元素都有三个索引。 张量运算包括但不限于以下几种： - 加法运算：两个同阶张量的对应元素相加。...- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...JAX 设计用于高性能计算和机器学习研究，它允许用户以非常接近原始 NumPy 代码的方式编写可微分的数值程序。 5.
广义相对论完全由张量语言表述，爱因斯坦从列维-奇维塔本人那里学了很多张量语言（其实是Marcel Grossman,他是爱因斯坦在苏黎世联邦理工学院的同学，一个几何学家，也是爱因斯坦在张量语言方面的良师益友...在PyTorch中都是使用张量的概念和数据结构来进行运算的。 搞过机器学习的朋友可以知道，并不是只有PyTorch是处理多维数组的唯一库，像常用的科学计算库NumPy，都是以处理多维数组为基础的。...2.从列表到张量 搞过Python的应该都知道列表这个东西，也可以认为是数组，比如像下面这样定义一个列表 a = [1.0, 2.0, 3.0] a[0] #按位置索引访问列表元素 这时候就返回其中的值...首先尝试用一维张量来存储，那就要把每个坐标拆开，然后要用脑子记住0,1位置标识第一个坐标点，2,3位置标识第二个坐标点，4,5位置标识第三个坐标点。...，可实现包括但不限于：向量内积，向量外积，矩阵乘法，转置和张量收缩（tensor contraction）等张量操作，熟练运用 einsum 可以很方便的实现复杂的张量操作，而且不容易出错。
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