我想对形状为[batch, n_pts, 3]
的张量中的每一批点应用独立旋转。我用两种不同的方式实现了它。第一个是将张量转换为numpy数组和基本python for循环。第二种方法使用tensorflowstf.map_fn()
来消除for循环。然而,当我运行这个时,tensorflowmap_fn()
慢了约100倍
我的问题是我是否在这里错误地使用了tf.map_fn()
函数。使用tf.map_fn()
比标准的numpy/python什么时候会有性能提升
如果我正确地使用它,那么我想知道为什么tensorflowtf.map_fn()
要慢得多
我复制实验的代码是:
import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import backend as K
def rotate_tf(pc):
theta = tf.random.uniform((1,)) * 2.0 * np.pi
cosval = tf.math.cos(theta)[0]
sinval = tf.math.sin(theta)[0]
R = tf.Variable([
[cosval, -sinval, 0.0],
[sinval, cosval, 0.0],
[0.0, 0.0, 1.0]
])
def dot(p):
return K.dot(R, tf.expand_dims(p, axis=-1))
return tf.squeeze(tf.map_fn(dot, pc))
def rotate_np(pc):
theta = np.random.uniform() * 2.0 * np.pi
cosval = np.cos(theta)
sinval = np.sin(theta)
R = np.array([
[cosval, -sinval, 0.0],
[sinval, cosval, 0.0],
[0.0, 0.0, 1.0]
])
for idx, p in enumerate(pc):
pc[idx] = np.dot(R, p)
return pc
pts = tf.random.uniform((8, 100, 3))
n = 10
# Start tensorflow map_fn() method
start = time.time()
for i in range(n):
pts = tf.map_fn(rotate_tf, pts)
print('processed tf in: {:.4f} s'.format(time.time()-start))
# Start numpy method
start = time.time()
for i in range(n):
pts = pts.numpy()
for i, p in enumerate(pts):
pts[i] = rotate_np(p)
pts = tf.Variable(pts)
print('processed np in: {:.4f} s'.format(time.time()-start))
其输出为:
processed tf in: 3.8427 s
processed np in: 0.0314 s
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