python调c++之caffe实现

上午听人讨论python调c++的问题,第一反应是caffe怎么实现的,晚上回家看了一眼。

其实只要找到具体实现的文件位置就好了,在python/caffe/_caffe.cpp里,第42行有个不怎么显眼的定义:

namespace bp = boost::python;

所以caffe是利用boost扩展库实现的python调用

顺便,不完全调研了下python调c++方法:

ctypes - 平台兼容性差,参考[2]

cython - 性能下降20%,参考[1]

swig - 性能下降70%,参考[1]

boost:python

参考[1][2],cython和swig会不同程度的导致c++性能下降,ctypes平台兼容性差,反正我都没实现过,道听途说。

另外,这里有比较简明的cython和swig代码示例。

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhengmeisong/p/11415843.html

时间: 2024-08-30 14:03:25

python调c++之caffe实现的相关文章

python 调 用另一个python 程序

na = int(input("开奖时间(如:20140630): \n")) import time nb =  int(time.strftime("%Y%m%d")) #获取当前时间的年月日 #print (nb) #获取键盘输入 a = True while a:     if nb < na:         import os         os.system("python shuangseqou.py")         

用C语音编写python的扩展模块,也就是python调c库

用C语音编写python的扩展模块,也就是python调c库   1.用C语言扩展Python的功能: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pythc/ 2.用C语言编写Python扩展模块: http://hi.baidu.com/jinmu190/blog/item/c5475846eee39c056a63e5f1.html 3.怎样编写python脚本的C扩展模块 http://blog.csdn.net/dengxu11/articl

【数学建模】线性规划各种问题的Python调包方法

关键词:Python.调包.线性规划.指派问题.运输问题.pulp.混合整数线性规划(MILP) 注:此文章是线性规划的调包实现,具体步骤原理请搜索具体解法.   本文章的各个问题可能会采用多种调用方法,为什么?因为这些包各有特点,有些语法特别像matlab,只要稍稍改变即可达成代码交换:而有些包利用了python本身的特性,在灵活度与代码的可读性上更高.我认为这些包各有优劣,各位各持所需吧.   看了本文章能做到什么?你可以在本文章内学到线性规划的几个问题的求解方式,并学会如何用pulp包解决

用zabbix生成awstats图表以及通过Python调zabbix API自动化操作

awstats作为一款日志分析软件,功能不错,但是界面过于简单,也没有图表功能,这里我采取了一种变通的方法,将awstats的分析结果(pv.hits(文件数).bandwidth.visits(独立ip))添加到zabbix,并通过zabbix生成趋势图表. 在前两篇文章中,我们队awstats的使用及其工作方式进行了简明扼要的介绍:awstats对每个站点进行分析之后,会生成一个"awstats012016.txt"格式的"数据库"文件:awstats的展示页面

python调webservice和COM接口

调webservice # -*- coding: cp936 -*- from suds.client import Client url = 'http://192.168.50.165/portal/remoting/ERMClientService?wsdl' client = Client(url) print client proxy = client.service result = proxy.getUserByUserName('admin').encode('gbk') pr

[caffe(二)]Python加载训练caffe模型并进行测试2

#coding=utf-8 import h5py import numpy as np import caffe #1.导入数据 filename = 'testdata.h5' f = h5py.File(filename, 'r') n1 = f.get('data') n1 = np.array(n1) print n1[0] n2=f.get( 'label_1d') n2 = np.array(n2) f.close() #2.导入模型与网络 deploy='gesture_depl

python调win32api调整屏幕分辨率

需要频繁切换屏幕分辨率,想写个脚本来实现,需要切换时运行一下就好 在网上查到,需要用windows的api,ChangeDisplaySettings 实现代码如下 import win32api dm = win32api.EnumDisplaySettings(None, 0) dm.PelsHeight = 720 dm.PelsWidth = 1280 dm.BitsPerPel = 32 dm.DisplayFixedOutput = 0 win32api.ChangeDisplayS

python调参神器hyperopt

一.安装 pip install hyperopt 二.说明 Hyperopt提供了一个优化接口,这个接口接受一个评估函数和参数空间,能计算出参数空间内的一个点的损失函数值.用户还要指定空间内参数的分布情况. Hyheropt四个重要的因素:指定需要最小化的函数,搜索的空间,采样的数据集(trails database)(可选),搜索的算法(可选). 首先,定义一个目标函数,接受一个变量,计算后返回一个函数的损失值,比如要最小化函数q(x,y) = x**2 + y**2 指定搜索的算法,算法也

caffe使用python创建lmdb

1 import numpy as np 2 import sys 3 from PIL import Image 4 import lmdb 5 import random 6 import os 7 8 sys.path.append('../caffe/python/') 9 10 import caffe 11 12 if __name__ == '__main__' : 13 train_list_file = './trainlist.txt' 14 train_images_roo