JQ

I trained SAOT based on cuda11.1 pytorch1.7

非常感谢您的解答，另外SEW的代码是不是只能使用老版本代码，因为readme 将下载的spikingjelly版本回滚了。因为不太熟悉C++/CUDA，所以新版本可以用的话就太好了：）

好的 非常感谢您的解答！

您好，不好意思再次打扰您，请问是否有方式同时返回 当前层的spike和对应的的膜电压

``` py def neuronal_charge(self, x: torch.Tensor): self.v_float_to_tensor(x) if self.decay_input: if self.v_reset is None or self.v_reset == 0.: self.v = self.neuronal_charge_decay_input_reset0(x, self.v, self.tau) else: self.v = self.neuronal_charge_decay_input(x, self.v, self.v_reset, self.tau) else:...

但是第一次事件步循环是没有问题的，第二次循环才报错。我再调试看看。谢谢您的解答。

hi，请问你是否试过使用SEW-Resnet18训练测试过dvsgesture? 我尝试了使用您paper里用的结构和SEW-Resnet18分别训练dvsgesture。【我使用你的回滚版本训练你paper里的结构，使用新的spikingjelly训练的SEW-Resnet18】。能训练出你文章的效果，但是SEW-Resnet18结果很差，acc1只有85%左右，使用的训练参数是一样的。  请问这个原因可能是什么，是对训练参数比较敏感吗？

噢噢好的，多谢您及时的解答