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了解到 XNNPACK 一般可以大大加速计算，因此在 Xcode/Objective-C 上进行了尝试。这是根据官方文档的小鬼

使用 CocoaPods，我尝试使用 TensorFlowLite 2.3.0、2.4.0 和最新的 xxx-nighly 版本。在所有情况下，只要启用 XNNPACK，init 就会失败。在内部，它在 TFLInterpreter.mm 中的这一行失败：

我是否遗漏了某些东西，或者只是 XNNPACK 尚未在 lib 中正确实现？

谢谢！

在我正在开发的 iOS 应用程序中，图像被捕获kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarVideoRange（将通过网络发送），但稍后在应用程序中我希望将其转换为kCVPixelFormatType_32BGRA（用于深度学习推理）。我无法正确执行此转换。我在苹果文档 @ vImageConvert_420Yp8_Cb8_Cr8ToARGB8888( : : : : : : :)中找到了一些帮助；这是一个功能

将 YUV 420Yp8_Cb8_Cr8 格式图像转换为 ARGB8888 格式图像。

这似乎非常适合我的用例。但我无法弄清楚如何获得论点srcYp，srcCb并且srcCr。函数定义为：

任何帮助都深表感谢。

这只是我逐像素降低图像亮度的测试代码。然而，处理图像需要 2 - 3 秒。

我不想使用内置的 CI 过滤器。

如何在不使用 Accelerate 的情况下使其更快？因为它对我来说太复杂了。

这是我的整个图像过滤器代码

绘制新图像：

循环遍历像素并修改 RGB 值：

一些配置：

我为我的想法设计了这个损失函数，但它运行得很慢。

我正在尝试在我的代码中使用 Accelerate 框架，但是当我输入“import Accelerate”时，我收到“无法加载模块 'Accelerate'”错误。我打开了一个 Swift Playground 并在那里得到了相同的响应。是否有运行 Accelerate 所需的 Swift/XCode 最低版本？我正在使用 XCode 11.2.1。

我有一个包含数百万个元素（7201 x 7201 数据点）的数组，我将数据转换为灰度图像。

这段代码大约需要 11 秒才能完成（CPU=2.3Ghz 8-Core i9），但如果可能的话，我希望获得更好的性能。代码当前在单个线程中运行。

简单地将我的heights数组分成块（比如 100 个块）并为每个块运行一个任务组并获得一个不错的改进吗？或者我是否正在考虑进入金属和着色器（我对金属的了解为零！！）以获得更好的结果？

只是为了感兴趣，生成的典型图像是......（图像被下采样，因为太大而无法在此处上传。）

更新：添加与terrainToColorScale 基本上相关的代码，对于线性转换，它将采用地形高度（通常为 0...9000）并将其缩放以返回 0...255 之间的值我也有非线性实现（未在下面显示) 这将为主要是低/高地形海拔的数据集显示更多细节。