ShawnALiu

backbone使用的是 swin_B_224_22k，在coco2014上做的训练，下面是其他训练参数： --batch-size 256 \ --gamma_pos 0 --gamma_neg 2 --dtgfl \ --epochs 80 \ --lr 1e-5 \ --optim AdamW \ --pretrained \ --weight-decay 1e-2 \ --cutout --n_holes 1 --cut_fact 0.5...

为什么训练时保存的是.pth文件，推理时用的是.pkl文件？

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看源代码，在训练时，main_mlc.save_checkpoint里面，结果保存在model_best.pth.tar，这样的pth文件。 在推理的时候，作者给的脚本 ``` python q2l_infer.py -a modelname --config /path/to/json/file --resume /path/to/pkl/file [other args] e.g. python q2l_infer.py -a 'Q2L-R101-448' --config "pretrained/Q2L-R101-448/config_new.json" -b 16 --resume 'pretrained/Q2L-R101-448/checkpoint.pkl' ``` 为啥是这样啊？应该怎么处理？

似乎版本依赖有问题

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Traceback (most recent call last): File "", line 991, in _find_and_load File "", line 961, in _find_and_load_unlocked File "", line 219, in _call_with_frames_removed File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/trustai/interpretation/__init__.py", line 16, in from .token_level...

pytorch版的会不会显存一直增长？

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之前测试过paddleocr，显存会一直增长，然后cuda oom。 这次部署了pytorch的，目前发现也是有显存增长的现象，但是不知道能不能稳定下来？作者在改造的过程中，有没有发现哪些地方可能引起显存泄露的？ 下面是这次Pytorch版的显存增长情况：  我先运行个把星期看看，最终会怎么样。