在使用TensorFlow时,我编写了以下代码来评估Python多处理的效果:
import tensorflow as tf
from multiprocessing import Process
mydevice = "/gpu:0"
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.01)
mrange = 1000
def myfun():
with tf.device(mydevice):
mm1 = tf.constant([[float(i) for i in rang
我正在使用python中的opencv2进行数据增强。我使用的数据集由大约4000个96x96的单通道图像组成。
我正在使用cv2.warpAffine应用一系列的平移和缩放的仿射变换。然而,我注意到,随着代码遍历数据集,过程变得越来越慢。下面的旋转变换代码-我在每个图像上调用它。
def augment_rotation(depth):
augment_rotate = []
rows,cols = depth.shape
for i in range(-180,181):
M = cv2.getRotationMatrix2D(((cols-1)/2.0,(rows-1)/2.0)
我使用了一个稍作修改的wordcount示例(https://github.com/apache/beam/blob/master/sdks/python/apache_beam/examples/wordcount.py),将流程函数替换为以下内容: def process(self, element):
"""Returns an iterator over the words of this element.
The element is a line of text. If the line is blank, note that, to