我安装了tensorflow 2.0 -gpu。我正在用MTCNN做人脸检测。在第一次调用检测人脸时,需要3.86秒。在下一次调用时,只需要.049秒。我怀疑它在第一次调用时没有使用GPU,但在第二次调用时确实使用了GPU。我知道MTCNN确实导入了tensorflow,但我不明白为什么第一次调用时不使用GPU。代码如下。 import time
from mtcnn import MTCNN
import cv2
#********first run of image detection - note resulting process time- think not using gpu
我有一个使用VNDetectFaceLandmarksRequest从摄像头提要中查找人脸的iOS应用程序。这是我在2017年开始的一个项目,最近又开始了工作。我在异步DispatchQueue中运行请求,但收到以下错误: Execution of the command buffer was aborted due to an error during execution. Caused GPU Timeout Error (IOAF code 2)
Execution of the command buffer was aborted due to an error during ex
我是TensorFlow的新手。我从源代码构建了TensorFlow Lite库。我尝试使用TensorFlow进行人脸识别。这是我项目的一部分。我必须使用GPU内存进行输入/输出,例如输入数据: opengl纹理,输出数据: opengl纹理。不幸的是,这个信息已经过时了:。我尝试使用gpu::gl::InferenceBuilder来构建gpu::gl::InferenceRunner。我有个问题。我不明白如何才能获得GraphFloat32 (Model>)格式和TfLiteContext格式的模型。
我的实验代码示例:
using namespace tflite::gpu;
u
我正在创建程序来模糊人们的脸在视频中,我想使用作为人脸识别的基础,因为它有很好的结果和相当简单的使用。但问题是--处理单个图像需要大约75秒钟,这是相当长的时间。dlib库是在未启用cuda的情况下编写的。我的GPU是nvidia geforce gtx 560 ti -它有cuda支持,但不是cudnn支持,而且只要清醒,没有这两个库,就不可能用cude支持编译dlib。那么,由于我不能在本地使用GPU加速,有没有办法提高程序的速度?我对OpenMP有一些经验,但我不知道是否可以在这里使用,因为在示例中最长的部分--这一行
auto dets = net(img);
我正在从事一个涉及人脸检测、人脸识别(基于facenet)、年龄/性别检测和面部表情分析的项目。对于每个提到的特性,我有一个tensorflow图,它工作得很好。现在,我需要将所有这些代码合并到一个代码中。我的做法如下:
with tf.Graph().as_default():
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options, log_device_placement=False))
with sess.as_default():
#configure my