最近在做人臉識識別，使用的是openface框架結構。開發出來之後可以使用，但是效率比較慢，時間大概在1.8s左右。這個速度根本無法滿足使用需要。於是，由於工作需要便開始優化識別速度。
經過打斷點等方式，成功定位到文問題所在。
openface.aligndlib('openface/models/dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
就是這句話使用了1.3秒左右，之後發現 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 檔案有90多兆。
由此我們點位到問題所在，解決方式有以下幾種：
1，例項化 aligndlib 時間過長，我們可以儲存例項化後的結果到檔案，每次從這個檔案直接讀取。不用再例項化這個類。
2，例項化之後，長期儲存到記憶體中。需要使用時。直接從記憶體調取。
方案一：我們是用了python提供的cpickle模組，將生成的例項變數儲存到磁碟中。**如下
import cpickle
as pickle
import openface
objfile =
'/root/openface/obj_file/aligndlib.pkl'
dlib_face_predictor =
'/root/openface/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
align = openface.aligndlib(dlib_face_predictor)
f1 =
file(objfile,
'wb')
pickle.dump(align, f1,
true)
f1.close()
儲存好之後的讀取
t2 = pickle.loads(objfile)
讀取出來的結果可以可以直接當做例項物件使用。使用該方法，可以例項化過程時間優化為0.7秒，減少將近50%的時間。
方案二：
我的python專案是使用uwsgi和nginx搭建的，由uwsgi守護入口檔案，基本思路是：在入口檔案引入乙個單例模式類（single_objmodel）並例項化；
single_objmodel.py 檔案**如下：
import ds_config
import openface
class
single_objmodel (
object):
'''單例模式，例項化時，儲存aligndlib例項物件到類變數，方便後續呼叫
aligndlib：aligndlib例項物件儲存位置
'''_instance =
none
aligndlib =
none
def__new__(
cls, *
args, **
kw): if
notcls._instance:
cls._instance =
super(single_objmodel,
cls).
__new__(
cls, *args, **kw)
return
cls._instance
def__init__(
self):
self.
__class__.aligndlib = openface.aligndlib('
/root/openface/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
在入口檔案例項化該類，在需要使用aligndlib的位置，引入single_objmodel，並獲取類變數aligndlib即可。該方法可以將例項化的時間減少到忽略不計。第一次時間會長一點。之後的請求時，時間會大大減少。
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