qingqing01 comments

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                                            qingqing01

在word2vec实验中如何在fluid版本得到并保存训练之后词的embedding。

``` t = np.array(fluid.global_scope().find_var('embedding_name').get_tensor()) ``` `embedding_name`是embedding的名字，在保存的参数里也可以看到。这样可以获取到numpy array的参数。

ValueError: The device should not be 'gpu', since PaddlePaddle is not compiled with CUDA

@zzm88 您安装的PaddlePaddle是CPU版本，使用时需要设置使用CPU。您运行的是那个例子？

您好，动漫图像在wav2lip上转换的不好，请问这个有什么好的解决方法吗？

我们提供的模型是基于真实人脸视频训练的，对动漫图可能效果不是特别好。

error

@e81OcwWezU Thanks for your contribution! You need to add code in develop branch, then make a PR.

卷积层通道剪裁报错

@zhuguiqian 您是x2paddle转换过来的模型，再使用PaddleSlim的裁剪吗？

SSD_loss 训练公开数据集在几个 epoch 后 loss 突然变 nan

@xuzhm 请问您加载预训练模型了吗？起始的learning rate多大？

SSD_loss 训练公开数据集在几个 epoch 后 loss 突然变 nan

@xuzhm 之前Hi上已沟通，请问现在怎么样了？

filter no used layers, when loading datasets minus mean value as default

https://travis-ci.org/PaddlePaddle/models/builds/365580859?utm_source=github_status&utm_medium=notification 代码格式不对，需要安装pre-commit，请参考： http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/zh/dev/contribute_to_paddle_cn.html#pre-commit

face detection耗时太多

@burness 了解下，您是如何预测的？使用的什么CPU还是GPU？使用的是如下代码吗？ https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/82fa5276d552026ddb636fb5b3ea17ec6ef0070f/fluid/PaddleCV/face_detection/widerface_eval.py#L39-L55 这里提供的脚本`face_detection/widerface_eval.py`采用的是multi-scale方式infer的，实际使用可以不用multi-scale，比如只输入原图即可。如果不是上面脚本也麻烦说下是如何预测？PyramidBox这个模型backbone是VGG，加上后面FPN,CMP等模块确实比较耗时的。