所以现在我有了一个tensorflow模型，该模型接受具有固定宽度，高度，通道的可变长度框架的输入。例如，我可以采用shape（n，64，64，3）的张量。 n是否大于或等于10。现在，我想获取一个有重叠的滑动窗口，每隔100帧读取一次，放入tensorflow模型。 比如说第0-99帧，第90-189帧等等。
如何使其更快？
我能做的是使用cv2读取和提取100帧，对每个步骤都快退一点，然后读取接下来的100帧。将它们转换为张量并在会话中运行评估。但这会让我将会话输入放到一个循环中，这对我来说似乎是个坏主意。
另一种方法是，我可以在调整大小后将所有帧读取到列表中，并基于该列表构造张量。将它们添加到会话中，但这将迫使我使所有框架都适合内存，而不是很好的做法。
似乎tensorflow对阅读视频没有很好的支持。任何建议将不胜感激！