tensorflow - 将渲染图像从 OpenGL 直接解析到 tensorflow 进行训练/分析
问题描述
是否可以将图像从 OpenGL 直接解析到 tensorflow，而无需将它们从 GPU（帧缓冲区或任何其他 OpenGL 缓冲区）传输到 CPU 并再次返回到 tensorflow（GPU）？我们想通过生成/渲染的数据来训练网络，并得到神经网络做出的决定。这个决定改变了下一个渲染图像的位置/方向，这又是网络的输入。该循环应首先用于训练 tensorflow 网络，然后用于控制车辆。
我们如何才能尽可能快地实现传输到 tensorflow？共享 GPU 内存？或者将 OpenGL 与 OpenCL 和 OpenCL 与 CUDA 和 CUDA 与 tensorflow 结合起来？
解决方案
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