如何解决如何加速非内置函数？如何使用椭圆或圆形内核进行 MaxPool 操作？
我写了一段代码，对张量进行 MaxPool 操作。在这段代码中，我使用了两个 for 循环来移动矩阵上的内核。然而，当我运行这段代码时，我发现我写的代码比ready函数运行慢了50倍。可以看到我自己的函数如下：
kernel = np.ones((k,k))
p = round(0.5*(k-1))
pA = np.pad(image,((p,p),(p,p)),'constant')
dilated_image = np.zeros_like(image)
for i in range(image.shape[0]):
for j in range(image.shape[1]):
dilated_image[i,j] = np.multiply(pA[i:i+k,j:j+k],kernel).max()
return dilated_image
可以看到如下结果：
我自己函数的计时结果：
Tensorflow MaxPool 函数的时序结果：
您认为导致此类问题的原因是什么，我该如何加快此代码的运行速度？另外，有没有办法在tensorflow的MaxPool操作中做一个椭圆核？
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