JiadiLee

I think I have the same problem. When I change the ncnn code to latest version code in github, the result is not correct (black image). My enviorment is gpu...

> 我记得只设置thread_num只是指定当前extractor 会用到的CPU线程数。 要不试试单独再开个thread创一个extractor ？下游python 项目都是多进程跑的，C层面多线程应该一样的。 是接口python化的大佬！我之前也有参考你的rife-ncnn-vulkan-python的项目，感恩开源！ 在使用vulkan的情况下，extract的时候要用到VkComputer的参数，单独开thread的意思是，专门创建extractor的线程，把所有的参数都丢进去，然后vulkan进行fence的等待吗？

If you don't defined "INITIALIZE_EASYLOGGINGPP" in your application, may generate this problem.

> 数据怎么组织的啊？我看不懂这个组织方式。另外，可不可以用dtu进行测试和评估？ 不知道你这个问题是否解决，我这边组织测试数据(无相机标定内外参和配对文件的情况下)的方式是： 1.用colmap进行稀疏重建，重建之后在sparse文件夹下可以生成：cameras.txt、images.txt、points3D.txt三个文件 2.用[MVSNet](https://github.com/YoYo000/MVSNet)/mvsnet 路径下大佬提供的colmap2mvsnet.py 脚本可以将这三个文件的内容转换成相机内外参txt文件和pair.txt 3.按照FastMVSNet网络需要的数据结构(如果不修改代码的话)进行数据的存放就可以了，scan后面的数字要与dataset.py文件对应起来，每个角度只有0光照的情况下结构大致如下：

> > 我的错误和该issue是一样的，但我的logging文件夹中只有一个文件corpus.log，内容为： Setting up corpus information... Number of speakers in corpus: 1, average number of utterances per speaker: 198.0 Setting up training data... 这要怎么处理呢？ > > 同问，请问你解决了吗，我看上面要安装kaldi前置依赖，但是这个依赖不知道怎么安装。 你全局查找一下“make_mfcc.0.log”这个日志，我的日志是在 “/root/Documents/MFA/${root_...}/train/mfcc/log/”...

我现在用develop版本，paddle==2.5.1，am='fastspeech2_aishell3', voc='hifigan_aishell3'进行语音推理，也是存在非常不清楚，且断续的问题，在paddle==2.4.2的情况下正常，请问您这个问题解决了吗？

I have the same problem. Have you found a solution yet?

Same question！ Have you already solved this problem？ Thank you.

这个是我用tensorboard查看的损失的一些变化，不太确定是否正常，disc_neg_conf 的波动还是挺大的： 

> post所有命令都使用的有默认超时，这个超时时间不长，大文件如果一致没上传完就会重复，可以在上传文件的时候修改超时时间就可以了 感谢回复，因为我没有在0.2版本用过milvus数据库，所以不确定这是否是个通用的问题，我会修改一下超时时间测试一下。 还有两个问题想咨询一下，谢谢： 1.faiss向量库并没有这个问题，200M以下的文件都能正常上传，这两个库在添加文件的处理上是有区别的吗？ 2.在我已经创建milvus向量库，文件添加失败的情况下，点击【依据源文件重建向量库】会默认按照faiss向量库重新建库添加吗？