#tensorflow #interpolation
Вопрос:
Я пытаюсь интерполировать обычный набор данных 3D-сетки в TensorFlow (я хочу, чтобы он был дифференцируемым). Однако до сих пор мне удавалось найти только трилинейный метод, используя библиотеку tensorflow_graphics; существует ли другая реализация интерполяции TF (например, сплайн, трикубический), производная первого порядка которой непрерывна?
Комментарии:
1. Не могли бы вы привести пример кода того, что вы пробовали? Или укажите ссылку на документацию метода triliear, на который вы ссылаетесь, но который не работает? Я не уверен, что полностью понимаю ваш вопрос, и я хотел бы помочь, спасибо.
2. Трилинейный подход, о котором я говорил, можно найти здесь: здесь . Код на самом деле работает нормально, но проблема, которую я пытаюсь решить, связана с вычислением производных первого порядка (которые являются кусочными, потому что это производная линейной функции). Мне интересно, есть ли какие-либо другие многомерные интерполяции в TensorFlow (например, сплайн), которые могут подойти для обычных сеток, спасибо за ваше время!