如何用tensorflow画分段曲面

在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.meshgrid` 函数生成网格点，然后使用 `tf.gather_nd` 函数从网格点中取出对应的值，最后使用 `tf.plot` 函数画出分段曲面。下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 生成数据
x = tf.linspace(-1., 1., 51)
y = tf.linspace(-1., 1., 51)
X, Y = tf.meshgrid(x, y)
Z = tf.exp(-X**2 - Y**2)

# 将数据分成多个段落
x_segments = tf.split(x, 3)
y_segments = tf.split(y, 3)
Z_segments = tf.split(Z, 3, axis=1)

# 创建 3D 坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 画分段曲面
for i in range(3):
    for j in range(3):
        x_grid, y_grid = tf.meshgrid(x_segments[i], y_segments[j])
        idx = tf.stack([tf.reshape(y_grid, [-1]), tf.reshape(x_grid, [-1])], axis=1)
        z_grid = tf.reshape(tf.gather_nd(Z_segments[j][i], idx), tf.shape(x_grid))
        ax.plot_surface(x_grid.numpy(), y_grid.numpy(), z_grid.numpy(),
                        cmap='coolwarm', alpha=0.5,
                        rstride=1, cstride=1)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个二元高斯函数的曲面，并将其分成了九个部分，分别使用 `tf.gather_nd` 函数取出对应的网格点，然后使用 `ax.plot_surface` 函数画出来。注意，在取出网格点时，我们使用了 `tf.stack` 函数将坐标点堆叠起来，并使用 `tf.gather_nd` 函数从网格点中取出对应的值。最后，我们得到了一个分段曲面的图像。