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
pchaoda7 分钟前
RSI与布林带技术指标实战
python·matplotlib·量化
哈__8 分钟前
CANN加速Image-to-Image转换:风格迁移与图像编辑优化
人工智能·计算机视觉
ujainu8 分钟前
解码昇腾AI的“中枢神经”:CANN开源仓库全景式技术解析
人工智能·开源·cann
brave and determined11 分钟前
CANN教程:NPU原生NumPy接口asnumpy详解引言
numpy
番茄灭世神12 分钟前
Python从入门到精通 第一章
python
Elastic 中国社区官方博客13 分钟前
Elasticsearch:Workflows 介绍 - 9.3
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·ai·全文检索
组合缺一14 分钟前
Solon AI (Java) v3.9 正式发布:全能 Skill 爆发,Agent 协作更专业!仍然支持 java8!
java·人工智能·ai·llm·agent·solon·mcp
哈__15 分钟前
CANN: AI 生态的异构计算核心,从架构到实战全解析
人工智能·架构
B站_计算机毕业设计之家16 分钟前
豆瓣电影推荐系统 | Python Django Echarts构建个性化影视推荐平台 大数据 毕业设计源码 (建议收藏)✅
大数据·python·机器学习·django·毕业设计·echarts·推荐算法
熊猫钓鱼>_>18 分钟前
移动端开发技术选型报告:三足鼎立时代的开发者指南(2026年2月)
android·人工智能·ios·app·鸿蒙·cpu·移动端