对象检测速度慢且不使用 GPU

Question

我需要使用 Tensorflow Object Detection API 来做一些与识别相关的分类。

我的问题是使用 API 进行检测和预训练的 coco 模型需要太多时间，而且肯定不会使用 GPU。我在不同的脚本上检查了我的 tensorflow-gpu 安装，它工作正常，但是当我使用这个模型进行检测时，我只能看到 CPU 使用率的增加。

我检查了不同版本的 tensorflow (1.12, 1.14)，CUDA Toolkit (9.0, 10.0) 和 CuDNN (7.4.2, 7.5.1, 7.6.1) 的不同组合，但都一样，也试过了在 Windows 7 和 Ubuntu 16.04 上，没有区别。然而，我的项目需要更快的检测时间。

系统信息： 系统：Windows 7、Ubuntu 16.04 张量流：1.12、1.14 显卡：GTX 970

Answer 1

运行以下python代码，如果检测到GPU，则可以使用GPU进行训练，否则会出现问题，

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

还有一件事，仅仅因为您的 CPU 正在使用并不意味着 GPU 不在工作。 CPU 总是很忙，GPU 也应该在训练时出现峰值。

如果您不确定输出，请将上述代码的输出粘贴到注释中。

编辑：在 cmets 上与 OP 聊天后，我看到了建议的代码，并且它使用的是预训练模型，因此这里没有进行任何训练。您正在使用模型而不是训练新模型。所以没有使用gpu。