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我正在尝试使用 Shady 显示一系列帧，但我遇到了困难。我正在查看 25 帧，覆盖 1080x1080 像素区域。刺激是灰度的，我是离线做亮度线性化的，所以我只需要为每个像素保存一个 uint8 值。因此，完整序列约为 29Mb。我将刺激定义为 3-D numpy 数组 [1080x1080x25]，然后使用 np.save() 将其保存到磁盘。然后我使用 np.load() 加载它。

    try:
        yy = np.load(fname)
    except:
        print fname + ' does not exist'
        return

此步骤大约需要 20 毫秒。据我了解，Shady 不处理 uint8 亮度值，而是处理 0 到 1 之间的浮点数。因此，我将其转换为浮点数组并除以 255。

yy = yy.astype(np.float)/255.0

第二步大约需要 260 毫秒，这已经不是很好了（理想情况下，我需要加载刺激并准备在 400 毫秒内呈现）。我现在创建一个包含 25 个 numpy 数组的列表，用作Stimulus 类中的pages参数：

    pages = []
    for j in range(yy.shape[2]):
        pages.append(np.squeeze(yy[:, :, j]))

这几乎是瞬时的。但在我的下一步，我遇到了严重的时间问题。

if (self.sequence is None):
    self.sequence = self.wind.Stimulus(pages, 'sequence', multipage=True, anchor=Shady.LOCATION.UPPER_LEFT, position=[deltax, deltay], visible=False)
else:
    self.sequence.LoadPages(pages, visible=False)

在这里，我要么创建一个 Stimulus 对象，要么更新它的pages属性，如果这不是我加载的第一个序列。无论哪种方式，这一步大约需要 10 秒，这大约是我在应用程序中可以容忍的 100 倍。

有没有办法显着加快速度？我究竟做错了什么？我在这台机器上有一个相当平庸的显卡（Radeon Pro WX 4100），如果这是我可以升级它的问题，但如果这不能解决它，我不想经历麻烦。

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2 回答 2

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Shady 可以按原样接受uint8像素值，因此您可以删减代码以进行缩放和类型转换。当然，您会失去 Shady 以这种方式进行动态范围增强的能力，但您似乎有自己的离线解决方案来处理这种事情。如果您打算uint8专门使用刺激，您可以通过关闭抖动来节省一点 GPU 处理工作量（将和.ditheringDenominator都设置为 0 或负值）。WorldStimulus

当将原始纹理数据从 RAM 传输到图形卡时，似乎荒谬的 10 到 15 秒延迟来自编译的二进制“加速器”组件内部。问题显然是（a）特定于传输浮点纹理数据而不是整数数据，以及（b）特定于您拥有的图形卡（因为您报告问题在您更换 NVidia 卡时在同一系统上消失了）。对于旧显卡，它可能也是操作系统或驱动程序特定的。

请注意，您还可以通过减少Shady 必须执行LoadPages()的操作量将时间从 300-400 毫秒减少到大约 40 毫秒。numpy将数组保存为 [pages x rows x columns] 而不是 [rows x columns x pages]。相对于您现有的工作流程，这意味着您yy = yy.transpose([2, 0, 1])在保存之前执行此操作。然后，当您加载时，不要转回：只需拆分axis=0，然后squeeze是每个结果页面中最左边的维度：

pages = [ page.squeeze(0) for page in numpy.split(yy, yy.shape[0], axis=0) ]

这样，您最终将获得原始数组的 25 个视图，每个视图都是一个连续的内存块。相比之下，如果您以原始的 [行 x 列 x 页] 方式进行操作，那么无论您是进行拆分和挤压还是原始的切片和挤压循环，您都会在原始内存中获得 25 个非连续视图，而这个事实迟早会追上你——如果不是当你或 Shady 在数字格式之间转换时，那么最迟当 Shady 使用 numpy 的.tostring方法序列化数据以进行传输时。

于 2019-06-21T19:28:56.077 回答
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根据 jez 的评论、他的测试和我的测试，我猜想在某些配置上（在我的情况下是带有 Cinnamon 的 Linux Mint 19 和平庸的 AMD 显卡）加载浮点数可能比加载 uint8 慢得多。使用 uint8，行为似乎在配置之间是一致的。因此，如果可以的话，请使用 uint8。由于这将（我假设）禁用 Shady 在伽马校正和动态范围增强方面可以做的大部分事情，这可能会限制某些人。

于 2019-06-20T13:58:28.857 回答