WEIHAN LI

> 我也有这个问题，作者的实现的差不多5个G,测试准确率有78.9， pytorch官方实现差不多1.4个G，测试集准确率也只有60%，，请问有看到问题在哪吗？ > 而且pytorch官方实现速度快很多 我自己用官方的ResNet-18（改了下第一层卷积核大小适应cifar数据集尺寸）在cifar100的准确率是65%~70%之间。 我也尝试完全照搬作者的实验和整个工程去在cifar100上训练resnet18，但准确率只有66%，完全达不到>70%的准确率 不知道有没有和我一样情况的？无法复现作者的准确率？ 我目前认为Cifar100只做数据增广，而不采用一些trick是无法让准确率上70%的

> > > 我也有这个问题，作者的实现的差不多5个G,测试准确率有78.9， pytorch官方实现差不多1.4个G，测试集准确率也只有60%，，请问有看到问题在哪吗？ > > > 而且pytorch官方实现速度快很多 > > > > > > 我自己用官方的ResNet-18（改了下第一层卷积核大小适应cifar数据集尺寸）在cifar100的准确率是65%~70%之间。 > > 我也尝试完全照搬作者的实验和整个工程去在cifar100上训练resnet18，但准确率只有66%，完全达不到>70%的准确率 > > 不知道有没有和我一样情况的？无法复现作者的准确率？ > > 我目前认为Cifar100只做数据增广，而不采用一些trick是无法让准确率上70%的 > > 请问您解决这个问题了吗？我好想遇到了跟你一样的情况 我自己的问题解决了，我是因为pytorch版本原因导致了学习率没有正常更新，你检查下你的学习率是否在训练过程中更新，如果没有，尝试下把 scheduler.step(epoch)...

Maybe you should call this method by yourself. You can look for his examples

Thanks for your implementation! I have a question regarding the shape check for `xs`: ```python assert x.shape == shape, "All xs tensors must have the same shape" ``` Why does...

Thanks for your reply! In my case, the maximum dim is around 100.

Thanks!

I found the serve is donw in certain network environments, such as eduroam.