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
想要成为计算机高手1 小时前
11. isaacsim4.2教程-Transform 树与Odometry
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·rviz·isaac sim·仿真环境
mortimer1 小时前
安装NVIDIA Parakeet时,我遇到的两个Pip“小插曲”
python·github
@昵称不存在1 小时前
Flask input 和datalist结合
后端·python·flask
静心问道1 小时前
InstructBLIP:通过指令微调迈向通用视觉-语言模型
人工智能·多模态·ai技术应用
宇称不守恒4.02 小时前
2025暑期—06神经网络-常见网络2
网络·人工智能·神经网络
赵英英俊2 小时前
Python day25
python
东林牧之2 小时前
Django+celery异步:拿来即用,可移植性高
后端·python·django
何双新2 小时前
基于Tornado的WebSocket实时聊天系统:从零到一构建与解析
python·websocket·tornado
小楓12012 小时前
醫護行業在未來會被AI淘汰嗎?
人工智能·醫療·護理·職業
数据与人工智能律师3 小时前
数字迷雾中的安全锚点:解码匿名化与假名化的法律边界与商业价值
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链