linklist2
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When testing in my project, there is no need to read the h5 file, but put the corresponding image files into test_data/MSRS, as in the example I gave
I haven't tested it on any mac device, sorry.
训练的时候使用的是来自于作者提供的数据集文件，作者提供的分割是直接对图片做了预处理然后保存成h5文件，我这里是直接将h5文件中的数据又还原回了图片形式，因此不需要在Dataloader中加入分割图片的操作
还没有测试
> 我重新forward了下pretrained的vgg-16, 确认是93.02%. > > compact vgg 我论文里的是93.47%, 而你的是93.52%， 也偏高 > > 对于compact vgg, cifar-10是一个小数据集，结果会有0.xx个点的偏差是常见的； > 但pretrained的vgg-16 forward也有差距，这点我也无法理解；可能需要关注下数据集、pytorch版本等客观因素的差异 pytorch版本为1.4.0，数据集是采用的cifar10.py中自动下载的，我甚至调整epochs=160，在固定随机数种子为0的情况下，vgg-16仍然有93.35%的准确率。
same as you, what's the solution?