就在昨天，maixhub目標檢測(自動標註)上線啦。使用指南:
目前發現訓練耗時還是比較長，經過對各個模組的run time print。發現主要是在numpy，transpose，reshape的地方耗時比較長，長達8s,如果按照100 epoch來算的話，時間開銷差不多到15分鐘了qaq。不過，好在，有前輩也遇到過這個問題。我目前也是有了一定的思路去優化這個部分的**。
等弄好再來分享經驗吧。
原來我採用的是 list to array的方法，進行矩陣拼接，經過測試，這種方法效率很低。
前段時間，偶然看到了一篇部落格，文中說如上方法效率很低。於是我便換了一種更加符合簡單邏輯的思路:numpy to numpy
**如下：
box_array_0 = np.array(box_list3)
.reshape(1,
5)box_array_0 = box_array_0[np.newaxis,:,
:]img_data_one_0 = img_pad[np.newaxis,:,
:,:]
#矩陣拼接
if(load_tfrecord_num ==0)
: img_data_array = img_data_one_0
box_array = box_array_0
else
: img_data_array = np.concatenate(
(img_data_one_0,img_data_array)
,axis=0)
box_array = np.concatenate(
(box_array_0,box_array)
,axis=
0)
numpy 矩陣 秩 Numpy 矩陣
機器學習中會用到大量的數學操作，而 numpy 計算庫使這些操作變得簡單，這其中就涉及到了 numpy 的矩陣操作，下面我們就來一起學習如何在 numpy 科學計算庫中進行矩陣的一些基本運算。定義矩陣使用 numpy 科學計算庫中的 mat 函式，如下所示 numpy.mat data,dtype ...
numpy 矩陣運算
numpy 通過matrix基類支援向量運算，下面是生產向量的方法 執行結果 雖然array與matrix形式上類似，但不是一回事哦 我們可以通過array生成matrix物件，matrix物件提供矩陣計算功能。from numpy import numpy 多維資料元件，不支援向量運用 a1 ar...
numpy矩陣遍歷
1 遍歷乙個numpy型別的矩陣 我原來一直以為和 這兩種寫法沒有區別，其實兩種效果完全不一樣，對比之後一般不建議這樣寫！coding utf 8 import numpy as np a np.array 1,2,3 4,5,6 print a.shape 2,3 print a 0 這樣寫，無論...