Python) 속도 향상

Deep Learning 모델에서의 stride, learning rate, 등이나 batch_size를 통해 속도를 향상시키는 것에 어느정도 최적화가 이루어 졌다고 판단을 하였다. 위 부분은 Train단에서 큰 속도를 향상시키는데 성공을 하였다.

하지만 Predict단에서 속도가 느린 것을 확인. GPU를 사용하는 부분 외에 opencv를 이용하여 imdecode와 imencode함수를 사용할 때 encoding, decoding 작업에서의 속도가 생각보다 너무 느리다고 판단을 하여서, 코드를 살펴봤다.

살펴본 결과, 원인은 매 프로세스마다 imdecode와 imencode함수를 사용하는 것을 확인. 따라서 불필요한 imdecode와 imencode함수를 작업들을 최소화하여 로컬에 파일들을 저장한 뒤에 작업을 진행하는 것이 아닌 메모리단에 해당 작업 결과들을 올려서 로컬에서 저장하고 다시 읽는 작업들을 최소화하니 눈에 띄게 속도가 향상하는 것을 확인.

놓치기 쉬운 부분이라 생각하여...