为什么Open3D可视化TensorFlow张量速度超慢

问题描述

在使用Open3D可视化TensorFlow张量表示的点云时速度超慢

原因分析

可能是因为Open3D没有针对tf.Tensor做优化,也可能是tf.Tensor本身没有对张量的操作做优化,所以可能如果要在CPU中计算,numpy可能性能更好。

解决方案

open3d.utility.Vector3dVector传参一定不要直接传tf.Tensor会非常慢,应该按照Open3D方文档的要求传numpy.ndarry类型的数据。故需要使用tf.Tensor张量的numpy()方法将tf张量转化为numpy张量,具体操作如下:

python 复制代码
...
np_points = tf_points.numpy()
pcd.points = open3d.utility.Vector3dVector(np_points)
...
相关推荐
人工智能AI技术7 小时前
10亿美元合作启发:AIGC正版IP应用开发,迪士尼+OpenAI技术拆解
人工智能
光羽隹衡8 小时前
深度学习——卷积神经网络实现手写数字识别
人工智能·深度学习·cnn
莫非王土也非王臣8 小时前
深度学习之对比学习
人工智能·深度学习·学习
AI_56788 小时前
Selenium+Python可通过 元素定位→操作模拟→断言验证 三步实现Web自动化测试
服务器·人工智能·python
冰西瓜6008 小时前
国科大高级人工智能期末复习(四)联结主义(下)——深度学习
人工智能·深度学习
蒜香拿铁8 小时前
【第三章】python算数运算符
python
檐下翻书1738 小时前
世界模型:AI理解物理空间的关键一步
人工智能
2013092416278 小时前
1968年 Hart, Nilsson, Raphael 《最小成本路径启发式确定的形式基础》A* 算法深度研究报告
人工智能·算法
InterestOriented8 小时前
破解银发学习痛点 兴趣岛 “普惠 + 品质” 模式打造积极老龄化范本
大数据·人工智能·学习
Mark_Aussie9 小时前
ADALog 日志异常检测
人工智能