Lin Manhui comments

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                                            Lin Manhui

可以正常运行 TensorRT 推理，但是最后会报错 C++ Traceback (most recent call last): 0 phi::OneDNNContextThreadLocals::Body::~Body() 1 phi::OneDNNContext::Impl::ResetBlobMap(void*)

想问下这个`create_pipelineOCR`具体是怎么实现的呢

可以正常运行 TensorRT 推理，但是最后会报错 C++ Traceback (most recent call last): 0 phi::OneDNNContextThreadLocals::Body::~Body() 1 phi::OneDNNContext::Impl::ResetBlobMap(void*)

可以提供一下执行日志吗？

可以正常运行 TensorRT 推理，但是最后会报错 C++ Traceback (most recent call last): 0 phi::OneDNNContextThreadLocals::Body::~Body() 1 phi::OneDNNContext::Impl::ResetBlobMap(void*)

看起来没有用到加速的推理后端。请阅读高性能推理指南，检查： 1. 是否安装了符合要求的版本的TensorRT？ 2. 是否安装了Paddle2ONNX插件？

可以正常运行 TensorRT 推理，但是最后会报错 C++ Traceback (most recent call last): 0 phi::OneDNNContextThreadLocals::Body::~Body() 1 phi::OneDNNContext::Impl::ResetBlobMap(void*)

> > 可以提供一下执行日志吗？ > > 是不是 backend =trt参数没起作用，应该添加 use_hpip=True, 这个参数另外这一点是的，请根据文档使用，PaddleX并不支持`backend`参数～

> python train.py train --exp_config /mnt/comic/zxr/zmm/CDLab/configs/levircd/config_levircd_escnet.yaml 如果没有修改代码的话，执行这条指令应该能够让各个package被import。导入提示飘红、但运行时不报错可能和IDE的linter设置有关。 > 列表切片直接把原来8通道变成5通道，不知道想的对不对，这样是不是丢了信息），以及ssn的重构损失和紧凑性损失的输入是什么关于那两个输入是什么，这个我也忘了额，时间有点儿久了……和论文里应该是对齐的，具体可以参考下论文呢～ > 这个仓库的训练代码相当集成，自己之前的训练代码有点拉，我太菜了，debug不明白从train.py是如何通过配置-exp_config到escnet_trainer.py训练的，想自己打断点去escnet_trainer去一步一步debug，配置参数 --exp_config "/mnt/comic/zxr/zmm/CDLab/configs/levircd/config_levircd_escnet.yaml" train后也进不去不用妄自菲薄吧，大家都是从打基础开始一步一步来的。你有看不懂的代码可以贴在这里，我们可以交流一下

导入包错误但代码可以运行什么原因

默认应该是训练完一个epoch会eval一次～

导入包错误但代码可以运行什么原因

> > > python train.py train --exp_config /mnt/comic/zxr/zmm/CDLab/configs/levircd/config_levircd_escnet.yaml > > > > > > 如果没有修改代码的话，执行这条指令应该能够让各个package被import。导入提示飘红、但运行时不报错可能和IDE的linter设置有关。 > > > 列表切片直接把原来8通道变成5通道，不知道想的对不对，这样是不是丢了信息），以及ssn的重构损失和紧凑性损失的输入是什么 > > > > > > 关于那两个输入是什么，这个我也忘了额，时间有点儿久了……和论文里应该是对齐的，具体可以参考下论文呢～ > > > 这个仓库的训练代码相当集成，自己之前的训练代码有点拉，我太菜了，debug不明白从train.py是如何通过配置-exp_config到escnet_trainer.py训练的，想自己打断点去escnet_trainer去一步一步debug，配置参数...

之前的问题在第二天就解决了（开心），看来发现问题是需要冷却的

或许可以在那个issue里问问？

关于数据集

我这里本地也没有现成的，可以在官网下载原始数据集然后[这个脚本](https://github.com/Bobholamovic/CDLab/blob/master/scripts/preprocess_whu.py)预处理