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PSE转换，用作者网盘里面提供的模型，paddle的效果要比torch好很多

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日常捧：感谢这么棒的工作！ 我使用作者网盘里面提供的PSEv2.0的模型进行文本检测，paddle的效果比torch的检测效果好很多，能复现作者提供的转换模型。 不确定是哪里出现了问题。

speakers数量太大，导致最后的全连接层参数量巨大，然后就CUDA out of memory了

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speakers得有100万，batchsize已经设置的很小了，还是出错

assert(img is not None)

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hello Bob, when I train the face data,there is an error: assert(img is not None). but i can show the image in the code, i don't know where is the...

请教，如何不使用循环就得到全部的特征呢？

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[fbank.get_frame(i) for i in range(fbank.num_frames_ready)] 现在的情况是通过for循环以及get_frame函数，得到全部的fbank特征。假如已经知道了fbank的维度（1000,80），那能否不使用循环直接得到呢？