前提・実現したいこと
Cythonを使ってRaspberry piで使うプログラムを高速化しようとしています。
numpyはnp.get_included()が使えることはわかったのですが、opencvやtensorflowもCythonにする前のファイルでは使用しており、これらを使えるようにするためにはinclude_dirsをどのようにしたら良いのでしょうか?
Anaconda上で実行しています。
発生している問題
setup.pyでinclude_dirsの指定方法がわからない
該当のソースコード
高速化したい部分
Python
1import tensorflow as tf 2from tf import keras 3import numpy as np 4import cv2 5 6def prediction(img): 7 model =keras.models.load_model('my_model.h5') 8 img= cv2.resize(img, (48, 48))/255.0 9 img=tf.image.rgb_to_grayscale(img) 10 img_pr=img[None] 11 pr=model.predict(img_pr) 12 predicted_ids = np.argmax(pr, axis=-1) 13 print(predicted_ids)
setup.py
Python
1from distutils.core import setup 2from distutils.extension import Extension 3from Cython.Distutils import build_ext 4import numpy as np 5import tensorflow as tf 6import cv2 7from tensorflow import keras 8 9 10sourcefiles = ['pre.pyx'] 11setup( 12 cmdclass = {'build_ext':build_ext}, 13 ext_modules = [Extension('prediction', sourcefiles)], 14 include_dirs = [np.get_include()] 15)
試したこと
調べてみたところpkgファイルを指定したら良いとあったのですが、その方法もわかりませんでした...
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
Mac,Anaconda,Python3.7
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