matplotlib硬件加速
时间: 2024-03-21 12:36:53 浏览: 18
根据引用[1],卷积神经网络的主要计算量集中在卷积层,因此硬件加速器主要用于加速卷积运算。而根据引用,硬件加速器在进行卷积运算时,采用了16位定点数替代了原PC平台的32位浮点数,从而在一定程度上损失了精度。为了测试硬件加速器的准确率,作者进行了对比实验,结果显示硬件加速器的准确率在0.84到0.96之间,与PC平台相差不大,平均降低了0.0078的准确率[^1]。
因此,硬件加速器可以在一定程度上加速卷积运算,但可能会损失一些精度。
相关问题
pyqt5 如何使用openGL加速matplot
lib绘图?
使用PyQt的QChart模块可以很容易地将matplotlib图形嵌入到Qt应用程序中。QChart模块为做出出色的数据可视化提供了无限制的可能性,并且可以使用硬件加速技术进行加速,例如OpenGL。
下面是如何使用带有硬件加速的OpenGL的Matplotlib和PyQt的示例程序:
```python
import sys
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Qt5Agg')
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import QOpenGLShader, QOpenGLShaderProgram, QOpenGLContext, QSurfaceFormat
from PyQt5.QtOpenGL import QOpenGLWidget
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
class GLWidget(QOpenGLWidget):
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent)
self.shader_prog = None
self.vertices = None
self.vao = None
self.create_vertices()
self.setup_opengl()
def create_vertices(self):
# Create N random heights.
N = 100
self.vertices = np.zeros((N, 3))
self.vertices[:,0] = np.linspace(-1, 1, N)
self.vertices[:,1] = np.random.rand(N)
self.vertices[:,2] = np.linspace(-1, 1, N)
def setup_opengl(self):
self.initializeOpenGLFunctions()
# Create shader program.
vs = QOpenGLShader(QOpenGLShader.Vertex, self)
vs.compileSourceCode("""
attribute vec3 vertex_position;
varying vec4 color;
uniform mat4 mvp;
void main() {
color = vec4(1.0, 0.0, 0.0, 1.0);
gl_Position = mvp * vec4(vertex_position, 1.0);
}
""")
fs = QOpenGLShader(QOpenGLShader.Fragment, self)
fs.compileSourceCode("""
varying vec4 color;
void main() {
gl_FragColor = color;
}
""")
self.shader_prog = QOpenGLShaderProgram(self)
self.shader_prog.addShader(vs)
self.shader_prog.addShader(fs)
self.shader_prog.link()
# Create VBO and VAO.
self.vao = self.createVertexArrayObject()
vbo = self.createBuffer(self.vertices.nbytes)
vbo.bind()
vbo.write(self.vertices.tobytes())
self.shader_prog.enableAttributeArray(0)
self.shader_prog.setAttributeBuffer(0, self.gl.GL_FLOAT, 0, 3)
vbo.release()
def createVertexArrayObject(self):
vao = self.gl.glGenVertexArrays(1)
self.gl.glBindVertexArray(vao)
return vao
def createBuffer(self, size):
vbo = self.gl.glGenBuffers(1)
vbo.bind()
self.gl.glBufferData(self.gl.GL_ARRAY_BUFFER, size, None, self.gl.GL_STATIC_DRAW)
vbo.release()
return vbo
def paintGL(self):
self.gl.glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 0.0)
self.gl.glClear(self.gl.GL_COLOR_BUFFER_BIT | self.gl.GL_DEPTH_BUFFER_BIT)
self.shader_prog.bind()
mvp = self.projectionMatrix() * self.viewMatrix() * self.modelMatrix()
self.shader_prog.setUniformValue("mvp", mvp)
self.gl.glBindVertexArray(self.vao)
self.gl.glDrawArrays(self.gl.GL_LINE_STRIP, 0, self.vertices.shape[0])
def viewMatrix(self):
return np.array([
[1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0, 1.0, 0.0, -1.0],
[0.0, 0.0, 1.0, 3.0],
[0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
], dtype=np.float32)
def projectionMatrix(self):
W, H = self.width(), self.height()
return np.array([
[2.0/W, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0, -2.0/H, 0.0, 0.0],
[0.0, 0.0, -1.0, 0.0],
[-1.0, 1.0, 0.0, 1.0],
], dtype=np.float32)
def modelMatrix(self):
return np.identity(4, dtype=np.float32)
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent)
# Create figure and canvas.
self.figure = Figure(figsize=(4, 4), dpi=100)
self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
# Create GL widget.
self.gl_widget = GLWidget()
# Set central widget.
self.setCentralWidget(self.gl_widget)
# Add random heights to the figure.
ax = self.figure.add_subplot(111)
ax.plot(self.gl_widget.vertices[:, 1])
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
# Create OpenGL context.
format = QSurfaceFormat()
format.setVersion(3, 3)
format.setProfile(QSurfaceFormat.CoreProfile)
format.setDepthBufferSize(24)
format.setSamples(4)
QSurfaceFormat.setDefaultFormat(format)
# Create and show main window.
window = MainWindow()
window.show()
# Enter application event loop.
sys.exit(app.exec_())
```
这个程序创建了一个带有OpenGL硬件加速的PyQt应用程序,绘制了一个具有随机高度的线条。这个线条是用OpenGL绘制的,并使用matplotlib库在QMainWindow中绘制相同的线条。注意,可以按住鼠标左键在3D视图中旋转场景。
matplolib优缺点
Matplotlib是一个Python数据可视化库,它可以创建各种类型的静态图表,包括线图、散点图、条形图、直方图等,以下是Matplotlib的优缺点:
优点:
1. 轻量级且易于使用:Matplotlib是一个轻量级的库,易于学习和使用,可以轻松创建各种类型的图表。
2. 高度可定制性:Matplotlib提供了大量的选项和参数,可以轻松地自定义绘图,以满足不同的需求。
3. 支持多种输出格式:Matplotlib支持多种输出格式,包括PNG、PDF、SVG、EPS等,方便用户在不同的场景下使用。
4. 强大的社区支持:Matplotlib有一个活跃的社区,在GitHub上有大量的示例代码和文档,可以帮助用户解决各种问题。
缺点:
1. 绘图速度较慢:当数据量较大时,Matplotlib的绘图速度会变慢,因为它是一个纯Python库,没有利用到底层的硬件加速。
2. 语法较为繁琐:Matplotlib的语法相对较为繁琐,需要用户花费一定的时间学习和掌握。
3. 部分默认设置不够美观:Matplotlib的默认设置可能不够美观,需要用户进行自定义设置来提高图表的美观程度。