如何将返回的PythoninLua numpy数组快速转换为Lua Torch张量？

Question

我有一个Python函数，它返回多维numpy数组。我想从Lua调用这个Python函数，并尽快将数据转换为Lua Torch张量。我有一个解决方案，工作相当缓慢，并正在寻找一个明显更快的方式（10帧或更多）。我不确定这是否可能。在

我相信，考虑到Facebook支持的Torch越来越受欢迎，以及Python提供的大量易于使用的图像处理工具（Lua缺少这些工具），这对其他人来说是有用的。在

我使用疯狂python的Bastibe fork从Lua调用python函数。在前面的question和这个{a2}的帮助下，我想出了一些可以工作的代码，但是太慢了。我使用的是Lua5.1和Python2.7.6，如果需要，可以对它们进行更新。在

Lua代码：“测试_卢阿““

require 'torch'

print(package.loadlib("libpython2.7.so", "*"))
require("lua-python")

getImage = python.import "test_python".getImage

pb = python.builtins()

function getImageTensor(pythonImageHandle,width,height)
    imageTensor = torch.Tensor(3,height,width)
    image_0 = python.asindx(pythonImageHandle(height,width))
    for i=0,height-1 do
        image_1 = python.asindx(image_0[i])
        for j=0,width-1 do
            image_2 = python.asindx(image_1[j])
            for k=0,2 do
                -- Tensor indices begin at 1
                -- User python inbuilt to-int function to return integer
                imageTensor[k+1][i+1][j+1] = pb.int(image_2[k])/255
            end
        end
    end
    return imageTensor
end


a = getImageTensor(getImage,600,400)

Python代码：“test_python.py““

^{pr2}$

Answer 1

试试lutorpy，它在python中有一个lua引擎，能够与torch共享numpy内存，所以它非常快，下面是您案例的代码：

import numpy
import Image
import lutorpy as lua

getImage = numpy.asarray(Image.open("image.jpg"))
a = torch.fromNumpyArray(getImage)

# now you can use your image as torch Tensor
# for example: use SpatialConvolution from nn to process the image
require("nn")
n = nn.SpatialConvolution(1,16,12,12)
res = n._forward(a)
print(res._size())

# convert back to numpy array
output = res.asNumpyArray()