visual interaction networks_tensorflow:视觉交互网络的Tensorflow实现 源码

视觉互动网络 Google Deepmind的Visual Interaction Networks的Tensorflow实现。 在Tensorflow r1.2上实现。 “关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。人们一眼就能推断出物体在哪里,而且还能推断出在接下来的几秒钟,几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。例如,如果您将足球踢到墙壁上,您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么,以及随后的运动会受到怎样的影响(球会以与踢球成正比的速度跳动,并且-在大多数情况下, -墙壁将保留在原位)。” 摘自Deepmind的一篇文章 N对象重力模拟 要更改配置值,请检查常量脚本。 cat constracts.py 为了生成图像和数据, python physical_engines.py 用于建模视觉交互网络 python gravity_vin.py 数据 数据是从我自己