在caffe ImageNet例子中有对图片进行resize的部分,文中使用的是linux shell脚本命令:
for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do
convert -resize 256x256\! $name $name
done
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- 3
但该命令在运行后光标就一直处于等待状态,直到所有的图片全部运行结束。这种情况在图片数量比较大时就很恼人(对于ILSVRC2012数据集中的100多万张图片来说,这种状态可能会持续好几天),你不知道程序的运行状况,不知道处理了多少图片,不知道程序大概什么时候能结束。
因此,本文采用matlab语言中的并行机制来实现图片尺寸的批量resize。
代码如下:
clear;clc;close all;
tic; % 用于计算程序运行时间,和toc搭配使用
CoreNum=6; % cpu核的数量
% 下面代码块为并行处理检测与开启程序,需要在执行结束后予以关闭
if matlabpool('size')<=0
matlabpool('open','local',CoreNum);
else
disp('Already initialized');
end
imagePath = 'rastaPlpSpec/train/'; % 图片存放路径
imageFiles = dir(imagePath);
numFiles = length(imageFiles);
parfor i=3:numFiles % 从3开始,因为前两个是当前路径‘.’和上一级路径‘..’
j = i-2;
disp(j);
imageFile = strcat(imagePath,imageFiles(i).name);
A = imread(imageFile);
B = imresize(A,[256 256]); % resize为256x256
imwrite(B,imageFile); % 覆盖原始图片,若需要另存为,则修改此处的imageFile为新的存储路径
end
matlabpool close % 关闭并行
toc; % 显示运行时间
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在该代码中,因为我的cpu有6个核,所以设置CoreNum=6。
如果我有两个物理cpu,每个有6个核,那么我这里是否可以设置CoreNum=12呢,这样效率会不会成倍提升?由于对matlab的并行处理了解不多,这里就留个疑问,等我知道后再补充,有知道的欢迎交流。
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在linux中关于cpu的相关信息都在文件/proc/cpuinfo中,用户可以直接查看该文件或使用下面的命令显示需要的信息:
1. 显示物理cpu个数
cat /proc/cpuinfo | grep 'physical id' | sort | uniq | wc -l
- 1
- 显示每个物理cpu的核数
cat /proc/cpuinfo | grep 'cpu cores' | uniq
- 1
- 显示逻辑cpu的个数
cat /proc/cpuinfo | grep 'processor' | wc -l
- 1
其中:
总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数
总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数
转自:http://blog.csdn.net/yingyujianmo/article/details/46520253