TwinCAT3 UML用户手册：类图与状态图指南

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"TF1910_TC3_UML_EN.pdf" 该文档是关于TwinCAT3集成开发环境中的UML工具的用户手册，版本为2.5，发布日期为2020年12月9日。TwinCAT3是一款广泛应用于工业自动化领域的软件，它支持基于统一建模语言（UML）进行系统设计。手册涵盖了从概述、安装、设置到具体UML类图和状态图的创建与编辑等多个方面。 1. **前言** - 文档注释：手册中可能包含了一些关于如何理解和使用文档的提示和说明。 - 安全指南：强调在使用该软件过程中应遵循的安全操作，以避免潜在风险。 - 信息安全注意事项：提请注意保护项目信息和数据安全的重要性。 2. **概述** - 提供了对TwinCAT3 UML工具的整体介绍，包括其功能和用途，帮助用户理解如何在自动化工程中利用UML进行系统建模。 3. **安装** - 系统需求：列出了运行TwinCAT3 UML工具所需的硬件和软件配置。 - 安装步骤：指导用户如何正确安装和配置该工具。 4. **设置** - 选项：用户可以调整的工具特定设置，如界面语言、显示模式等。 - UML编译器版本：说明如何选择或更改UML编译器的版本，以适应不同的项目需求。 5. **命令** - 包含了各种用于编辑和操作UML图的命令，如创建位图、网格启用/禁用等，这些命令可以帮助用户更高效地构建模型。 6. **UML类图** - 基本原则：介绍了UML类图的基本概念和组成部分。 - 创建与编辑：提供了创建新类图、添加现有元素到图中以及编辑类图的步骤。 - 编辑器：详述了类图编辑器的功能和使用方法。 - 元素：详尽列举了各种UML元素，如类、接口、全局变量列表、用户自定义数据类型、变量声明、属性、方法、动作、组合、关联、实现、泛化和注解，以及如何使用它们构建模型。 7. **UML状态图** - 基本原则：解释了状态图的概念和在系统行为建模中的作用。 - 创建与编辑：指导用户如何创建新的状态图并编辑状态机。 手册内容深入浅出，旨在帮助用户充分利用TwinCAT3的UML功能，实现高效、清晰的自动化系统设计。通过学习和实践，用户能够创建复杂的类图和状态图，从而更好地理解和管理他们的控制系统。

倍福TF7000-TF7300_TC3_Vision_en.pdf

2021-04-27 上传
《倍福TF7000-TF7300_TC3_Vision_en.pdf》手册主要介绍了倍福（Beckhoff）公司TwinCAT 3 Vision系统在TF7000和TF7300系列中的应用，这是一款针对工业自动化视觉控制的软件解决方案。以下是对该文档关键知识点的详细...

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

2019-01-14 上传
这有两个文件，分别为inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5， inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

with tf.variable_scope(self.scope): self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), scope='dense1') self.dense1 = relu(self.dense1_mul, scope='dense1') self.dense2_mul = dense(self.dense1, dense2_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), scope='dense2') self.dense2 = relu(self.dense2_mul, scope='dense2') self.output_mul = dense(self.dense2, self.action_dims, weight_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), bias_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), scope='output') self.output_tanh = tanh(self.output_mul, scope='output') # Scale tanh output to lower and upper action bounds self.output = tf.multiply(0.5, tf.multiply(self.output_tanh, (self.action_bound_high-self.action_bound_low)) + (self.action_bound_high+self.action_bound_low)) self.network_params = tf.trainable_variables(scope=self.scope) self.bn_params = []

2023-06-03 上传
这段代码是一个神经网络的定义，包含了三个全连接层。其中第一层的输入是状态(state)，输出的大小为dense1_size。第二层的输入则是第一层的输出，输出的大小为dense2_size。最后一层的输入是第二层的输出，输出的...

请解释这个问题：TypeError: You are passing KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(32,), dtype=tf.float32, name=None), name='tf.__operators__.getitem_1/strided_slice:0', description="created by layer 'tf.__operators__.getitem_1'"), an intermediate Keras symbolic input/output, to a TF API that does not allow registering custom dispatchers, such as `tf.cond`, `tf.function`, gradient tapes, or `tf.map_fn`. Keras Functional model construction only supports TF API calls that *do* support dispatching, such as `tf.math.add` or `tf.reshape`. Other APIs cannot be called directly on symbolic Kerasinputs/outputs. You can work around this limitation by putting the operation in a custom Keras layer `call` and calling that layer on this symbolic input/output.

2023-04-19 上传
这个错误信息是因为您在使用 KerasFunctional 模型构建过程中，传递了一个中间 KerasSymbolic 输入/输出对象到了一个不允许自定义派发程序的 TF API 中，例如 `tf.cond`、`tf.function`、梯度磁带或 `tf.map_fn`。...

下面这段代码的作用是什么void EKFLocalizer::setCurrentResult() { current_ekf_pose_.header.frame_id = pose_frame_id_; current_ekf_pose_.header.stamp = ros::Time::now(); current_ekf_pose_.pose.position.x = ekf_.getXelement(IDX::X); current_ekf_pose_.pose.position.y = ekf_.getXelement(IDX::Y); tf2::Quaternion q_tf; //四元数 double roll, pitch, yaw; if (current_pose_ptr_ != nullptr) { current_ekf_pose_.pose.position.z = current_pose_ptr_->pose.position.z; tf2::fromMsg(current_pose_ptr_->pose.orientation, q_tf); /* use Pose pitch and roll */ tf2::Matrix3x3(q_tf).getRPY(roll, pitch, yaw); } else { current_ekf_pose_.pose.position.z = 0.0; roll = 0; pitch = 0; } yaw = ekf_.getXelement(IDX::YAW) + ekf_.getXelement(IDX::YAWB); q_tf.setRPY(roll, pitch, yaw); tf2::convert(q_tf, current_ekf_pose_.pose.orientation); current_ekf_twist_.header.frame_id = "base_link"; current_ekf_twist_.header.stamp = ros::Time::now(); current_ekf_twist_.twist.linear.x = ekf_.getXelement(IDX::VX); current_ekf_twist_.twist.angular.z = ekf_.getXelement(IDX::WZ); }

2023-03-08 上传
这段代码的作用是将当前的 EKF 定位结果存储到 current_ekf_pose_ 和 current_ekf_twist_ 变量中，其中包括位置、姿态、线速度和角速度等信息。具体实现过程中，通过获取 EKF 算法中的状态量，以及当前机器人的姿态...

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

2023-05-31 上传
这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）...

import tensorflow as tf saved_model_dir = './inference_graph_0523/' model = tf.saved_model.load('tflite', tags=['serve']) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./inference_graph_0523/saved_model') tflite_model = converter.convert() with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)这段代码的问题

2023-05-25 上传
1. `tf.saved_model.load()` 方法的第一个参数应该是模型的路径，而不是 'tflite'。正确的方法是：`model = tf.saved_model.load(saved_model_dir, tags=['serve'])`。 2. `tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_...

tf.__version__

2023-09-08 上传
tf.__version__是用于查找TensorFlow的版本号的变量。根据引用[2]，如果执行tf.__version__，可以得到TensorFlow的版本号是2.1.0。所以tf.__version__的值是2.1.0。<span class="em">1</span><span class="em">2...

解释代码all_weights['dec_w1'] = tf.get_variable("dec1_w1", shape=[self.kernel_size[1], self.kernel_size[1], self.n_hidden[0], self.n_hidden[1]], initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()) all_weights['dec_b1'] = tf.Variable(tf.zeros([self.n_hidden[0]], dtype=tf.float32)) all_weights['dec_w2'] = tf.get_variable("dec1_w2", shape=[self.kernel_size[0], self.kernel_size[0], 1, self.n_hidden[0]], initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()) all_weights['dec_b2'] = tf.Variable(tf.zeros([1], dtype=tf.float32)) all_weights['enc_w3'] = tf.get_variable("enc_w3", shape=[self.kernel_size[3], self.kernel_size[3], self.n_hidden[2], self.n_hidden[3]], initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()) all_weights['enc_b3'] = tf.Variable(tf.zeros([self.n_hidden[3]], dtype=tf.float32)) all_weights['Coef'] = tf.Variable(1.0e-4 * tf.ones([self.test_size, self.train_size], tf.float32), name='Coef') return all_weights

2023-05-22 上传
其中，`tf.get_variable()` 函数用于创建或获取给定名称的变量，其返回值为创建的变量或已存在的变量。对于卷积层的权重参数，使用 `layers.xavier_initializer_conv2d()` 函数进行初始化，该函数实现了 Xavier 初始...

在嵌入层使用PGD生成扰动样本，嵌入层代码如下： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

2023-05-30 上传
self.delta_U = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_users, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_items, ...
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