SUPER-MARIO
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这个不好说，要装1.5直接pip install tensorflow==1.5.0即可
cuda和cudnn可以装多个的，具体请搜索。
@Chromer163 跟validationset有关的话，可能是因为数据经模型前传占内存过大，你可以每次测试的时候少一些数据，因为虽然数据几十兆，但是经过网络以后就很大了。
@hengshanji 可视化结果就run出landmark的值来，然后画出来即可，绘图的代码与tensorflow没有关系，你用原作者的代码绘图也可以的。
Sorry, I have no gpu now, so no pre-trained model is available.
Sorry, I don't know, and I have no iphone. But I think the speed might not be so fast, the model is not small enough.
你好，你测试时normalize了吗，我自己训过mobilenetv2，效果还可以啊。
我训过mobilenetv2，这个mobilenet没有训过，回头我把v2的代码发上来你再试试?我就300w
@lucaslu1987 已上传，请查看，有问题请issue沟通。
不回归残差，直接回归gt也是可以的，我那个mobilenetv2并没有级联，所以不必和meanshape相关，很多论文也是这样的。然后，mobilenetv2肯定达不到论文效果的，因为模型小很多。对于原始版本的dan，我也没能完全复现论文效果，但是差距比较小（5.3vs5.0），因为论文没有说明stage1和2到底训多少个epoch，实验也需要很长时间。如果你有更多数据，用mobilenetv2应该也可以得到不错的结果。