[c137]

Piszę appke w #cpp gdzie zależy mi na dość szybkim czasie reakcji. Czy jest możliwość załadowania modelu z wagami (plik kerasa z wagami h5 i architektura modelu w jsonie) i predykcję bezpośrednio w cpp? Zrobiłbym to w #python ale dochodzi jeszcze image processing, a wiadomo jak wolny jest python w stosunku do cpp. Znalazłem coś takiego https://github.com/Dobiasd/frugally-deep ale to tylko Python3, ja niestety pracuję z frameworkiem dla Plython2. Macie może jakieś lepsze rozwiązania? Wiem, że predykcja w cpp będzie wolniejsza niż w pythonie, ale cpp odbije na image processingu. Poeksperymentuję, jak nie będę zadowolony to napiszę dwa node'y i tyle. Chyba że za bardzo kombinuję, po prostu szukam opinii.
#machinelearning #tensorflow

[ProfesorBigos]

Zrobiłbym to w #python ale dochodzi jeszcze image processing, a wiadomo jak wolny jest python w stosunku do cpp.

@c137: Biblioteki do pythona wymagające wydajności są pisane w C. Np. biblioteka pillow do przetwarzania obrazów. Więc zbytnio wydajności nie poprawisz.

[cohontes]

@c137: mierzyłeś tą różnicę wydajności, że py takie wolne na Twoim przykładzie, czy rzucasz ogólnikami?

[c137]

@cohontes: Rzucam ogólnikami. Doczytałem teraz jak to się ma z opencv i numpy to jednak zmieniam zdanie

[mrocznapszczola]

Przede wszystkim zastanów się co chcesz robić. Jeśli Twoja aplikacja ma być implementowana na jakimś mikroprocesorze, to może c++ się przyda. W przeciwnym wypadku poszukaj sobie jak optymalizować kod Pythona (np. lru_cache, list comprehension, iteratory), myślę że jeszcze nie użyłeś wszystkiego, co jest dostępne.