tf_static与tf的区别

tf_static和tf是ROS（机器人操作系统）中两个重要的坐标变换库。

tf（Transform Library）是ROS中用于处理坐标变换的核心库。它允许在一个机器人系统中跟踪多个坐标系间的关系，并实现坐标系之间的变换。tf通过发布者-订阅者模型实时地广播坐标变换，并提供了查询特定时间点上坐标变换的功能。

tf_static是tf的一个扩展，它解决了在实时广播坐标变换时，如果某些坐标系统在系统启动后就不会改变位置的问题。tf_static通过静态地发布坐标变换，避免了动态广播带来的计算和通信开销。tf_static一般用于发布不会改变的坐标系统，如机器人的固定部件或固定的地标。

总结起来，tf用于发布和订阅实时变化的坐标变换，而tf_static用于发布不会变化的坐标变换。

相关问题

/tf_static

### TensorFlow 静态图 (`tf_static`) 使用方法与示例

#### 定义静态计算图
在TensorFlow中，静态图是指预先构建好整个计算流程，在执行前已经确定了所有的操作和张量关系。这种模式允许优化器提前对图形进行分析和优化。

对于静态图的操作通常涉及以下几个方面：

- **创建会话 (Session)**：用于启动默认的计算环境。

  import tensorflow as tf
  
  sess = tf.Session()

- **定义变量和占位符**：这些是用来存储数据或接收外部输入的数据结构。

  # 创建常量节点
  const_node = tf.constant(2.0, name="const_node")
  
  # 创建可变参数节点
  weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="weights")
  
  # 占位符用来提供外部输入
  input_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784])

- **建立运算逻辑**：通过调用各种算子来连接各个节点形成完整的计算路径。

  output = tf.matmul(input_data, weights) + bias

- **初始化全局变量**

  init_op = tf.global_variables_initializer()
  sess.run(init_op)

- **保存模型**：当训练完成后可以将当前状态序列化以便后续加载重用。

  saver = tf.train.Saver()
  save_path = saver.save(sess, "/tmp/model.ckpt")
  print("Model saved in path: %s" % save_path)[^1]

#### 加载预训练好的模型并推理
如果已经有了一个经过训练后的`.pb`文件，则可以直接读取该二进制格式的协议缓冲区表示形式来进行预测工作。

from tensorflow.python.platform import gfile

with tf.Session() as sess:
    with gfile.FastGFile('/path/to/frozen_inference_graph.pb', 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    
    # 获取特定层作为输入输出接口
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')

    predictions = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: test_images})

上述过程展示了如何利用已有的冻结图(`frozen_inference_graph.pb`)完成图像分类任务中的推断部分。

ros2 产看tf2_static

ROS 2（Robot Operating System）是一个开源的机器人操作系统，其设计目标是提供一个高度模块化、灵活且可靠的基础结构，以便于构建复杂的机器人系统。TF2（Transform Feedback）是ROS 2中的一个核心包，主要用于处理空间和时间变换（transform）信息，这对于机器人定位、导航和传感器数据融合至关重要。

`tf2_static` 是 TF2 包的一个子模块，专门用于处理静态的变换数据，也就是说，这些变换在运行期间不会改变。它通常用于初始化或配置机器人框架时，为其他节点提供固定或预定义的坐标系之间的转换。使用 `tf2_static`，你可以创建静态的 `TransformBroadcaster`，将其作为一个静态来源发布坐标变换，而不是动态更新的变换。

在 ROS 2 中，`tf2::StaticTransformBroadcaster` 和 `tf2::Buffer` 一起工作，`Buffer` 存储所有变换并提供查询服务，而 `StaticTransformBroadcaster` 则负责发布静态的变换。