c++调用python脚本执行得非常慢，请问是什么原因？

2018-08-09 05:04:51 1.3k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

Python代码执行慢的原因是什么？如何优化Python代码的性能？优化是一个持续的过程，并且需要权衡多种因素（如代码可读性、维护性、性能等）。在优化代码时，请确保你的优化措施确实带来了性能提升，并避免过度优化导致代码变得难以理解和维护。阅读详情

直接执行python脚本，大概80到90毫秒之间，c++调用python脚本，执行的时候为3秒多，计时程序段是在python脚本里。紧急求助，怎么c++调用下会这么满呢？实验环境python3.6 Vs2013 cpu上跑的。

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C++嵌套调用用Python 脚本写的基于Gurobi 的解数学模型的经验记录这篇blog是把我曾经用 C++ 调用由python 脚本写的基于 Gurobi optimizer 的程序与经验分享出来。我当初开始试着解决问题时，搜索了整个网络，国语写成的资料，最多涉及到2个主题。没有一个符合我的要求的。木有办法，只好去参考原版的 Gurobi Manual 与 python 27 的 tutorial，然后一步步地做实验探索。而且查阅 Google Group 的帖子，去借鉴别人的经验。虽然这个过程走了很多的弯路，最后终于把自己的问题解决了！阅读详情

FromBen

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qq_34361289 2021-04-23

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请问怎么控制会话关闭呢，因为主要还是C调用python函数。

FromBen 2019-09-24

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引用 12 楼喵喵酱不是酱的回复:

[quote=引用 9 楼 FromBen的回复:][quote=引用 7 楼 smallkingking 的回复:] 博主，请问具体是怎么将加载tensorflow和其他的分开的呢？

代码不全，意思已经说到了，就是在前面建立会话恢复模型，预测完手动关闭会话，因为要经常调用，建立会话和恢复模型等和预测过程分离。 import tensorflow as tf tf.Graph().as_default() sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) def predict(picturepath): predictions_value=sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: picturepath}) return predictions_value if __name__=="__main__": predictions_value=predict(picturepath) print(predictions_value) sess.close() [/quote] 这样的话也直接调用predict函数就可以了吗，我试了下，速度也没提升很多啊[/quote] 你如果只是调用一次predict函数，当然看不出来差别。这个时间的话，得看平均时间，加载一张图片不能说明问题，你遍历下某个含大量图片的文件夹再试试。

喵喵酱不是酱 2019-09-20

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引用 9 楼 FromBen的回复:

[quote=引用 7 楼 smallkingking 的回复:]
博主，请问具体是怎么将加载tensorflow和其他的分开的呢？

代码不全，意思已经说到了，就是在前面建立会话恢复模型，预测完手动关闭会话，因为要经常调用，建立会话和恢复模型等和预测过程分离。

import tensorflow as tf

tf.Graph().as_default()
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

def predict(picturepath):
predictions_value=sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: picturepath})
return predictions_value

if __name__=="__main__":
predictions_value=predict(picturepath)
print(predictions_value)
sess.close()

[/quote] 这样的话也直接调用predict函数就可以了吗，我试了下，速度也没提升很多啊

喵喵酱不是酱 2019-09-20

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引用 3 楼 FromBen的回复:

问题已解决，是由于调用的python脚本中要加载tensorflow的原因，将加载部分单独写成一个模块，其他的写在一起，然后就正常了。

请问是将import的部分单独写成一个模块吗？有相关代码能看看吗

FromBen 2019-02-25

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引用 7 楼 smallkingking 的回复:

博主，请问具体是怎么将加载tensorflow和其他的分开的呢？

FromBen 2019-02-25

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引用 4 楼目标是神奇宝贝大师！的回复:

我在python里读一张图放进训练好的模型就要用掉1s多请问你是怎么解决的

time_start = time.time()
img_out_softmax = sess.run(out_softmax, feed_dict={input_x: [img]})
time_end = time.time()
print('classification cost',time_end-time_start)

这个时间的话，得看平均时间，加载一张图片不能说明问题，你遍历下某个含大量图片的文件夹再试试。

目标是神奇宝贝大师！ 2018-11-21

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我在python里读一张图放进训练好的模型就要用掉1s多请问你是怎么解决的 time_start = time.time() img_out_softmax = sess.run(out_softmax, feed_dict={input_x: [img]}) time_end = time.time() print('classification cost',time_end-time_start)

FromBen 2018-09-01

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问题已解决，是由于调用的python脚本中要加载tensorflow的原因，将加载部分单独写成一个模块，其他的写在一起，然后就正常了。

赵4老师 2018-08-23

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是Release版吗？

ztenv 版主 2018-08-22

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这个还真没有遇到过，如果在Ｃ++中直接以执行命令行的方式调用python呢？

c++调用python脚本执行得非常慢，请问是什么原因？

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