我创建了一个胶囊并为其赋予了一个简单的纹理,使用像素级 Blinn-Phong 闪电模型编写了一个着色器。但结果似乎不对:镜面反射项似乎太大如果我更改 \'
我创建了一个胶囊并为其赋予了一个简单的纹理,使用像素级的 Blinn-Phong 闪电模型编写了一个着色器。但结果似乎不对:
// Upgrade NOTE: replaced 'mul(UNITY_MATRIX_MVP,*)' with 'UnityObjectToClipPos(*)'
Shader "Single Texture" {
Properties {
_Color ("Color Tint", Color) = (1, 1, 1, 1)
_MainTex ("Main Tex", 2D) = "white" {}
_Specular ("Specular", Color) = (1, 1, 1, 1)
_Gloww ("Gloss", Range(8.0, 256)) = 20
}
SubShader {
Pass {
Tags { "LightMode"="ForwardBase"}
CGPROGRAM
#pragma vertex vert
#pragma fragment frag
#include <Lighting.cginc>
fixed4 _Color;
sampler2D _MainTex;
float4 _MainTex_ST;
fixed4 _Specular;
float _Gloss;
struct a2v {
float4 vertex : POSITION;
float3 normal : NORMAL;
float4 texcoord : TEXCOORD0;
};
struct v2f {
float4 pos : SV_POSITION;
float3 worldNormal : TEXCOORD0;
float3 worldPos : TEXCOORD1;
float2 uv : TEXCOORD2;
};
v2f vert(a2v v) {
v2f o;
o.pos = UnityObjectToClipPos(v.vertex);
o.worldNormal = UnityObjectToWorldNormal(v.normal);
o.worldPos = mul(unity_ObjectToWorld, v.vertex).xyz;
o.uv = v.texcoord.xy * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw;
return o;
}
fixed4 frag(v2f i) : SV_TARGET {
fixed3 worldNormal = normalize(i.worldNormal);
fixed3 worldLightDir = normalize(UnityWorldSpaceLightDir(i.worldPos));
fixed3 albedo = tex2D(_MainTex, i.uv).rgb * _Color.rgb;
fixed3 ambient = UNITY_LIGHTMODEL_AMBIENT.xyz * albedo;
fixed3 diffuse = _LightColor0.rgb * albedo * saturate(dot(worldNormal, worldLightDir));
fixed3 viewDir = normalize(UnityWorldSpaceViewDir(i.worldPos));
fixed3 halfDir = normalize(worldLightDir + viewDir);
fixed3 specular = _LightColor0.rgb * _Specular.rgb * pow(max(0, dot(worldNormal, halfDir)), _Gloss);
return fixed4(ambient + diffuse + specular, 1.0);
}
ENDCG
}
}
Fallback "Specular"
}
这是我的错误胶囊:
在此处输入图片描述
实际上,我正在遵循一本 Unity Shader 教程书,我检查了书中的代码,结果发现我的代码与它完全相同。
我想知道问题是否与某种设置有关或者......
希望有人能告诉我这个问题。
我在 AWS EC2 实例上部署 Rasa 聊天机器人时遇到问题。我已成功使用 Winscp 将我的 Rasa 项目文件夹传输到 AWS 上的 Ubuntu 服务器,并在 Putty 的终端上安装了 Rasa...
我在 AWS EC2 实例上部署 Rasa 聊天机器人时遇到问题。我已成功使用 Winscp 将我的 Rasa 项目文件夹传输到 AWS 上的 Ubuntu 服务器,并在 Putty 的终端上安装了 Rasa。但是,我需要使用 Putty 的链接终端进行模型训练阶段的帮助。
尽管等待了很长一段时间,但训练过程还是非常缓慢。具体来说,它花了 30 多分钟,却连 100 个 epoch 中的 1 个都无法完成。
以下是我的设置细节:
有其他人遇到过类似的问题吗?这可能是由于实例类型及其处理能力造成的吗?升级到更强大的实例是否可以解决此问题?任何见解或建议都将不胜感激。
提前致谢!
我正在尝试在在线服务器上运行 rasa。而且,我想在 Putty 的终端上运行 rasa。