Я хотел бы визуализировать массив PyTorch (например, изображение RGB, которое является выходом нейронной сети), который находится в памяти графического процессора.
Массив меняется очень часто, я хочу его увидеть «в реальном времени», с небольшой задержкой и высокой частотой кадров.
Обычно я копирую его из памяти графического процессора в основную память, а затем визуализирую его (то есть тогда изображение обычно возвращается в память графического процессора для визуализации, насколько я знаю). Это копирование взад и вперед создает ненужные накладные расходы.
Могу ли я вместо этого разрешить PyTorch писать напрямую в некоторый графический буфер? Или, по крайней мере, получить данные из PyTorch в графический буфер (то есть от графического процессора к графическому процессору, а не от графического процессора к основной памяти к графическому процессору)?
Пример приложения - использование нейронных сетей для эффектов / фильтров для игр, заставки, интерактивные художественные инсталляции, предварительный просмотр изображений и видео в реальном времени, ...