在机器人的控制中,坐标系统是非常重要的,在ROS使用tf软件库进行坐标转换. 相关链接:http://www.ros.org/wiki/tf/Tutorials#Learning_tf 一.tf简介         我们通过一个小小的实例来介绍tf的作用. 1.安装turtle包 $ rosdep install turtle_tf rviz $ rosmake turtle_tf rviz 2.运行demo 运行简单的demo: $ roslaunch turtle_tf turtle_tf_…

tf真是一个好东西,把坐标变换都简化了 首先tf需要有一个broadcaster #include <ros/ros.h> #include <tf/transform_broadcaster.h> #include <nav_msgs/Odometry.h> void poseCallback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& msg){ static tf::TransformBroadcaster br; ROS_INFO…

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍…

referrence: 莫烦视频 先介绍几个函数 1.tf.cast() 英文解释: 也就是说cast的直译,类似于映射,映射到一个你制定的类型. 2.tf.argmax 原型: 含义:返回最大值所在的坐标.(谁给翻译下最后一句???) ps:谁给解释下axis最后一句话? 例子: 3.tf.reduce_mean() 原型: 含义:一句话来说就是对制定的reduction_index进行均值计算. 注意,reduction_indices为0时,是算的不同的[]的同一个位置上的均值 为1是是算…

以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上. 1. tf.clip_by_value tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None ) Returns:A clipped Tensor. 输入一个张量t,把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间.小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max. 例子: import tensorflow as tf…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None,): # add one more…

import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = 'layer%s' % n_layer with tf.name_scope(layer_name): with tf.…

#TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #TF一般只能处理float32的数据类型 input2 = tf.placeholder(tf.float32) #ouput = tf.mul(input1, input2) ouput = tf.multiply(input1, input2) #定义两个变量相乘 w…