QiaoranC
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Hi, just ask, would you consider to combine the train and val together? Like a standard one: every epoch do the validation before ckpt, if val accuracy/loss is higher then...
@roytseng-tw Hi, I run the inference based on your `infer_simple.py` successfully . At same environment (one gpu, same machine, same folder path), i use it in Jupyter for inference, but...
Hi, Could you share the trained model? thx
作者你好,我在用tf复现你的模型效果，看你ppt的模型图里面，有几个疑问 第一 发现关于block3的第一个残差结构有点疑问 图中 x3，和block2一样，重复3遍，但是它的上半部分残差结构 stride是2，主干道连续卷积3次，但这个尺寸怎么和旁边shoutcut只卷积一次的相加？尺寸对不上。只能是主干道卷积一次，或者shoutcut也卷积3次，或者stride为1，才可以。 连续用1维卷积stride2 计算3遍， 尺寸从 ``(310,256)->(155, 256)->(78, 256)->(39, 256)`` 只计算一次 尺寸是 ``(310,256)->(155, 256)`` 第二 第二个block你模型图里面x4,但是代码图里面只make_layer 2次？ 第三 输入是不是(8,5000)？而不是图中的(5000,8)，因为在 tf 下面，如果是输入为(5000,8),且按照第一个conv2d图中参数,便无法计算，必须是(8,5000)才可以得到 (8,2476,32)的输出，但这个输出的宽 高和图中的(2476,8,32) 宽高是反的。这个反的一直到reshape成(310,256)，才和你一致。tf和pytorch的channel输入是反的，但是宽高是匹配的，所以你的实际输入也应该是(8,5000,1)吧 ``` reshape (?,...
Inquiry Regarding Model Open Sourcing
when is code release?