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【愚公系列】2022年09月 微信小程序-three.js加载3D模型

文章目录 前言 一、Three.js的使用 1.3D模型的绘制 二、3D模型相关js文件 三、效果图 四、总结 ---- 前言 Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎,你可以用它创建各种三维场景...Three.js相关文档:http://docs.thingjs.com/ 一、Three.js的使用 安装第三方包:npm i --save threejs-miniprogram 1.3D模型的绘制...,加载模型文件 var loader = new THREE.GLTFLoader(); // .GLB 文件 // 文件类似于GLTF文件,因为它们可能包含嵌入式资源,也可能引用外部资源。...// 图像(.JPG 、.PNG 等)文件-包含三维模型纹理的一个或多个文件。...画一个图形主要经历如下八个步骤: 1.创建透视相机2.创建场景3.创建光源4.构造辅助网格5.创建加载器,加载模型文件6.创建渲染器,渲染场景7.创建控制器8.循环渲染场景

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Three.js 之 Import Model 导入模型

导入模型Three.js 提供了很多原始模型,但如果我们需要更复杂的模型,最好使用 3D 软件建模,然后导入到场景中。本节我们就来学学如何导入一个做好的 3D 模型。...OBJFBXSTLPLYCOLLADA3DSGLTF我们不会关心所有的模型。因为 GLTF 模型已经逐渐变为标准,并且能应对绝大部分你遇到的场景。...寻找一个模型我们后续会学习在 Blender 中创建模型,但现在我们先寻找一个创建好的模型。我们可以在 GLTF 团队的示例中看到各种各样的模型。链接为 glTF Sample Models。...选择合适的模型格式根据不同场景做出不同的选择才是最优方案。如果你想修改 textures 或导出的光线坐标,最好选择第一个默认的 glTF。它还具有分别加载不同文件的优势,从而提高了加载速度。...,接下来让我们将它添加到场景中吧添加到场景可以看到导入的模型 scene 的目录结构大致如下,可以看到除了模型之外还有很多其他的对象。

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TensorFlow模型持久化~模型加载

前面提到保存模型时候的变量参数是依附在计算图的结构上的,但此时我们仅仅将保存模型的变量参数加载进来,并没有加载模型的计算图,所以如果我们想要正常的加载保存模型的变量参数的话,就需要定义一个和保存模型时候一模一样的计算图结构...也就是说保存模型的时候,已经对变量进行初始化了,所以不需要在加载模型的时候进行全局变量的初始化操作了。...下面交换显示的全局初始化变量与加载模型代码交换: ?...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量,下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图,可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用,我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可: ?

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WebGL加载本地模型

前言 大部分的webgl框架,比如threejs和babylon等,都可以加载obj和gltf模型。...我们的引擎,基于three封装,同样有加载模型的loader,因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。 不过加载文件都是在线的文件,也就是通过url的形式进行加载。...团队开发的三维可视化平台框架,需要能够上传obj和gltf等格式的模型,在上传前,需要先对模型预览,这就涉及到如何加载本地模型的问题了。 加载本地模型 本文以gltf为例,进行说明。...加载本地模型的思路是这样的: 既然引擎可以通过url的机制,加载模型。 那么如果有一种机制,可以把本地文件及其关联的资源(比如贴图)等转换成url的形式,就可以进行使用loader进行访问了。...加载本地模型 有了上述基础知识,大致的思路就出来了: 首先 加载本地文件,读取file对象(可能是多个File对象,因为一个模型可能包括多个资源文件)。

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PyTorch 实战(模型训练、模型加载模型测试)

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载...shape) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criteon = nn.CrossEntropyLoss() 保存、加载模型...pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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模型保存,加载和使用

[阿里DIN] 模型保存,加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本文是系列第 12 篇 :介绍DIN模型的保存,加载和使用。 0x01 TensorFlow模型 1.1 模型文件 TensorFlow模型会保存在checkpoint相关文件中。...当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时,这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。...它先加载模型文件; 提供checkpoint文件地址后,它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量; 将权重变量转换成权重常量 (因为常量能随模型一起保存在同一个文件里); 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的...,我们在加载之后,打印出图中对应节点: graph = load_graph('.

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ClassLoader 类加载模型

一、 类加载器 ClassLoader即常说的类加载器,其功能是用于从Class文件加载所需的类,主要场景用于热部署、代码热替换等场景。...throw new Error(oops); } } } sclSet = true; } } 二、双亲委派模型...ClassLoader的双亲委派模型中,各个ClassLoader之间的关系是通过组合关系来复用父加载器。...类加载器的层级查找顺序依次为:启动类加载器,扩展类加载器,系统类加载器。系统类加载器是默认的应用程序类加载器。...这样的好处是不同层次的类加载器具有不同优先级,比如所有Java对象的超级父类java.lang.Object,位于rt.jar,无论哪个类加载加载该类,最终都是由启动类加载器进行加载,保证安全。

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ue4动态加载模型(unity资源加载)

需要注意的几点: 1.调试环境下进行的资源加载方式到打包出来后不一定能够使用。.../RuntimeActor/RuntimeCameraBP.RuntimeCameraBP_C"; 2>使用UE4编辑器的Copy Reference即可,除了蓝图类要加 _C 其他的资源应该都可以加载...关于动态资源生成的几种方式 资源加载远不止我列出这几种方式,会有更多。 1>代码方式如何Spawn蓝图类?...1 如何非构造函数方式加载一个uasset(直接代码写中文以及中文图片的命名方式的习惯不好,不要学我) //静态方法, 加载uasset的资源,比如UI贴图等。...//.h中声明一下 加载一个蓝图类 UPROPERTY() TSubclassOf BP_1; //构造函数中实现, 加载一个蓝图类 BP_1 = LoadClass<AActor

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Tensorflow加载预训练模型和保存模型

因此,在导入模型时,也要分为2步:构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是,手敲代码,实现跟模型一模一样的图结构。其实,我们既然已经保存了图,那就没必要在去手写一次图结构代码。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码,就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用,更重要的是,我们需要前面训练好的模型参数(即weights、biases...等),本文第2节提到过,变量值需要依赖于Session,因此在加载参数时,先要构造好Session: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:.../checkpoint_dir')) 此时,W1和W2加载进了图,并且可以被访问: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:...import tensorflow as tf sess=tf.Session() #先加载图和参数变量 saver = tf.train.import_meta_graph('.

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MindSpore保存与加载模型

那么这里面就涉及到一个非常关键的工程步骤:把机器学习中训练出来的模型保存成一个文件或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型。甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用。...那么本文的内容就是介绍给予MindSpore的模型保存与加载,官方文档可以参考这个链接。 保存模型 这里我们使用的模型来自于这篇博客,是一个非常基础的线性神经网络模型,用于拟合一个给定的函数。...root 3705 May 16 13:25 CKP-graph.meta -rw-r--r-- 1 1000 1000 2087 May 16 13:25 save_model.py 接下来就可以开始加载这些文件中所给出的模型...加载模型模型加载中,我们依然还是需要原始的神经网络对象LinearNet, # load_model.py from mindspore import context context.set_context...总结概要 本文主要从工程实现的角度测试了一下MindSpore的机器学习模型保存与加载的功能,通过这个功能,我们可以将自己训练好的机器学习模型发布出去供更多的人使用,我们也可以直接使用别人在更好的硬件体系上训练好的模型

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Tensorflow加载预训练模型和保存模型

因此,在导入模型时,也要分为2步:构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是,手敲代码,实现跟模型一模一样的图结构。其实,我们既然已经保存了图,那就没必要在去手写一次图结构代码。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码,就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用,更重要的是,我们需要前面训练好的模型参数(即weights、biases...等),本文第2节提到过,变量值需要依赖于Session,因此在加载参数时,先要构造好Session: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:.../checkpoint_dir')) 此时,W1和W2加载进了图,并且可以被访问: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:...import tensorflow as tf sess=tf.Session() #先加载图和参数变量 saver = tf.train.import_meta_graph('.

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