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本来epoch设置为50的，结果跑到47的时候，停电了，现在有第46次的模型，有接口直接从46次的模型接着开始训练吗？

关于模型精度的问题

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感谢您出色的代码和模型！ 我下载了您的mobilenet和SeResnet50两个预训练模型，并利用自己的数据进行了测试，我将自己的正面证件照混在600个其他人的人脸图片中，并利用一张自己的自拍照作为测试图。 对于601张照片，我先使用RetinaFace模型将所有人脸进行截取与对齐，并压缩至112，112尺寸，该操作同样被用于自拍的测试图。 我利用预训练模型对所有照片进行推理，得到[601,128],[1,128]两个矩阵，并分别利用sklearn提供的cosine_similarity,euclidean_distances函数，求得两个相似度矩阵，无论使用这两种方法的哪一种方法，目前我都无法将我的自拍照与我的证件照正确匹配（相似度最高），请问我的思路与方法是否错误，或者仍有什么地方需要改进？ ps：所有照片的分辨率均是在3000*4000以上

使用Group剪枝方法出错

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使用以下代码生成pruner的时候，会出现以下错误，L2与BNScaler两个方法是可以正常走通的。 ```python pruner = tp.pruner.GroupNormPruner( self.model, self.input, # 用于分析依赖的伪输入 importance=tp.importance.GroupNormImportance(), # 重要性评估指标 iterative_steps=1, # 迭代剪枝，设为1则一次性完成剪枝 ch_sparsity=self.sparsity, ignored_layers=self.ignored_layers, ) ``` 

How to export onnx model in save_memory=True?

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We are trying to convert Revcol to `TensorRT` format, but when converting to `ONNX`, we found that when using `save_memory=True`, the conversion does not work properly. Here is our conversion...

[ADVICE] 概览处可以展示多个实验某个或某几个指标的最大值或最小值，并以此进行排序显示

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## 🤪 Features description [Please make everyone to understand it] Briefly describe this feature ## 👍 What problem does this feature solve ## 👾 What does the proposed API look...

请问SEMA的相关代码在哪个位置？

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请问SEMA的相关代码在哪个位置呢，没使用过openmixup。

自己STUN, 依然无法正常在外网显示视频流

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简单说一下现在的情况: 1. 在内网下, 和数字人服务器一个网段, 走外网链接能正常connected,并显示视频流, 切到外网, 前后端一切正常, 但一直connecting. 2. 内网没有防火墙, 所以不存在udp的问题, 3. 外网服务器上用coturn搭了一个STUN, 当外网调用offer接口时, coturn日志如下: ```text 外网服务器的内网IP: IP-A 外网服务器的外网IP: IP-B 客户端IP: IP-C 127: : session 038000000000000001: realm user : incoming...