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guoqiangqi / PFLD

Implementation of PFLD A Practical Facial Landmark Detector , reference to https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf
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多余的sees.run #71

Open sljlp opened 4 years ago

sljlp commented 4 years ago

请问各位，main方法中在构建网络时可以看到，attributes_w_n可以由attribute自动推理出来， 但是在train方法中为什么要多加这一步: attributes_w_n = sess.run(list_ops['attributes_w_n_batch'],feed_dict={list_ops['image_batch']: images,list_ops['attribute_batch']: attributes}) 然后在下面feed_dict中填入： feed_dict = { list_ops['image_batch']: images, list_ops['landmark_batch']: landmarks, list_ops['attribute_batch']: attributes, list_ops['phase_train_placeholder']: True, list_ops['euler_angles_gt_batch'] : eulers, list_ops['attributes_w_n_batch']: attributes_w_n } 之后才去执行其他的，然而在test方法中则没有这一步，请问，加与不加有什么区别？我对tensorflow尚不非常了解，劳烦讲一下，谢谢

luckynote commented 4 years ago

这是为了更大化利用gpu资源。 如果不设置为计算图中操作，这部分操作要在CPU进行，CPU计算速度比较慢，gpu呈现一段时间为0状态，训练时间大大增加。

---原始邮件--- 发件人: "Roc"<notifications@github.com> 发送时间: 2019年12月16日(周一) 下午4:31 收件人: "guoqiangqi/PFLD"<PFLD@noreply.github.com>; 抄送: "Subscribed"<subscribed@noreply.github.com>; 主题: [guoqiangqi/PFLD] 多余的sees.run (#71)

请问各位，main方法中在构建网络时可以看到，attributes_w_n可以由attribute自动推理出来， 但是在train方法中为什么要多加这一步: attributes_w_n = sess.run(list_ops['attributes_w_n_batch'],feed_dict={list_ops['image_batch']: images,list_ops['attribute_batch']: attributes}) 然后在下面feed_dict中填入： feed_dict = { list_ops['image_batch']: images, list_ops['landmark_batch']: landmarks, list_ops['attribute_batch']: attributes, list_ops['phase_train_placeholder']: True, list_ops['euler_angles_gt_batch'] : eulers, list_ops['attributes_w_n_batch']: attributes_w_n } 之后才去执行其他的，然而在test方法中则没有这一步，请问，加与不加有什么区别？我对tensorflow尚不非常了解，劳烦讲一下，谢谢

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sljlp commented 4 years ago

多谢这么快回复 @luckynote 我的意思是，保留计算图中的设置而不使用run这一步，这样也可以让tensorflow在计算图中自动计算出attribute_w_n,也就是，在： feed_dict = { list_ops['image_batch']: images, list_ops['landmark_batch']: landmarks, list_ops['attribute_batch']: attributes, list_ops['phase_train_placeholder']: True, list_ops['euler_angles_gt_batch'] : eulers, list_ops['attributes_w_n_batch']: attributes_w_n } 中，去掉最后一个输入ist_ops['attributes_w_n_batch']: attributes_w_n，变为： feed_dict = { list_ops['image_batch']: images, list_ops['landmark_batch']: landmarks, list_ops['attribute_batch']: attributes, list_ops['phase_train_placeholder']: True, list_ops['euler_angles_gt_batch'] : eulers, }， 这样在训练代码中可以吗？ 我不太明白为什么要多加一步： attributes_w_n = sess.run(list_ops['attributes_w_n_batch'],feed_dict={list_ops['image_batch']: images,list_ops['attribute_batch']: attributes}) ，而且看计算图中，要计算attribute_w_n， 并不需要image_batch