Python Model.predict延迟实时相机图像

我的项目是用实时摄像机进行实时监控

不幸的是，调用model.predict会使来自摄影机的实时图像减慢几秒钟。 Python脚本在Windows计算机、CPU和8RAM上运行

已安装： Python 3.7 Tensorflow 2.0.0 Kreas 2.2.4

起初我不知道什么会延迟图片，所以我得到了一行代码 model.predict注释掉后，实时显示实时图像

有人给小费吗

以下是代码摘录：

while True:
#USB Cam
frame = usbcam.read()
output = frame.copy()
trainbild = frame.copy()
frame = imutils.resize(frame, width=600)
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)   #Test, da bei training auch nicht umgewnadnetl
frame = cv2.resize(frame, (224, 224)).astype("float32") 
Q = deque(maxlen=args["size"]) #frame = cv2.resize(frame, (224, 224)).astype("float32") Original
frame -= mean

#make predictions on the frame and then update the predictions
#queue
preds = model.predict(np.expand_dims(frame, axis=0))[0]
Q.append(preds)

results = np.array(Q).mean(axis=0)
i = np.argmax(results)
label = classes[i]

text = "activity: {}".format(label)
cv2.putText(output, text, (35, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
    1.25, (0, 255, 0), 5)

我现在已经安装了所有用于GPU的设备-我希望；-） preds=model.predict现在出现以下错误：

Blas GEMM launch failed : a.shape=(1, 25088), b.shape=(25088, 512), m=1, n=512, k=25088
 [[node model_1/dense_1/MatMul (defined at C:\PythonApplication1\envTensorflGPU\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1751) ]]
 [Op:__inference_distributed_function_1544]  Function call stack: distributed_function 

如果在CPU上运行程序，则不会出现此错误。

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安装过程中是否缺少任何东西？

是否安装了支持Cuda的CPU和tensorflow gpu版本？这取决于模型的大小/复杂度，预测需要多长时间。不，我还没有安装tensorflow的gpu版本。我认为这是唯一可取的，如果你有一个GPU功能的图形卡？如何检查我的cpu Cuda是否可用。IMHO，您可以安装gpu版本，如果没有支持Cuda的gpu，tensorflow将返回cpu。在CMD中执行

dxdiag

。这将列出您的GPU的详细信息。当它是一张Nvidia卡时，谷歌会提供它的详细信息。顺便说一句，有tensorflow功能来检查GPU是否可用，但我记不起来了。我的笔记本电脑的图形卡NVIDIA GeForce 840M稍旧一些，在关于图形卡的信息中：NVIDIA CUDA 6.5.19驱动程序那么我应该试试tensorflow GPU版本吗？是否必须为图形卡安装其他驱动程序？使用

多处理

读取和预处理视频。管道处理和预测。您是否安装了支持Cuda的CPU和tensorflow gpu版本？这取决于模型的大小/复杂度，预测需要多长时间。不，我还没有安装tensorflow的gpu版本。我认为这是唯一可取的，如果你有一个GPU功能的图形卡？如何检查我的cpu Cuda是否可用。IMHO，您可以安装gpu版本，如果没有支持Cuda的gpu，tensorflow将返回cpu。在CMD中执行

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多处理

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