Python MTCNN在第一次检测时不使用GPU，但在后续检测时使用GPU

我已经安装了tensorflow 2.0-gpu。我正在使用MTCNN进行人脸检测。第一次呼叫检测人脸需要3.86秒。下一次通话只需0.049秒。我怀疑它在第一次调用时没有使用GPU，但在第二次调用时使用GPU。我知道MTCNN确实导入了tensorflow，但我不明白为什么第一次调用时不使用GPU。代码如下

import time
from mtcnn import MTCNN
import cv2
#********first run of image detection - note resulting process time- think not using gpu
detector = MTCNN()
img_file=r'c:\Temp\people\storage\1.jpg'   
img = cv2.imread(img_file, cv2.COLOR_BGR2RGB)        
start=time.time()
detector.detect_faces(img)
stop=time.time()
duration = stop-start
print(duration)
# rerun image detection on the same image - note duration much less must be using gpu
start=time.time()
detector.detect_faces(img)
stop=time.time()
duration = stop-start
print(duration)
Using TensorFlow backend.
3.8625590801239014
0.049181222915649414

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它在第一次调用时使用GPU。分配模型参数和在内存中创建计算图的主要开销。您可以先使用一个小的“虚拟”图像（它不必是全尺寸的），以便在GPU上形成ops和放置变量，然后继续使用实际图像。

我也这么认为。但是，如果您第二次调用detect时使用的图像与第一个图像不同，则持续时间仍然很大。我将所有图像设置为224 X 224，并执行了4个图像，结果持续时间为3.6、.023、22、.22、.09，因此我想您是对的-谢谢