用了一下mxnet,感觉速度上确实比Tensorflow快不少。之前试过部署到Moible端[LINK],也挺方便的。
mxnet训练的时候可以通过ImageDataIter从预处理过的rec文件里读图。rec基本上就是一个打包了label和image的大文件。用rec文件配合DataIter做训练,GPU利用率很高。
遇到两个问题,废了些时间。
1.用im2rec.py生成rec的时候,输入文件格式是,图片序号+Label+图片路径。之间必须用\t分隔,不然会有奇怪的报错。
2.im2rec.py生成图片的时候是用OpenCV读的图,然后从BGR转RGB。图读出来是HxWxC,需要转成CxHxW。不然结果自然会差很多。
Nice! 最近mxnet有教程会讲图片的I/O问题,欢迎来论坛玩! https://discuss.gluon.ai/