PaddleClas

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aistudio中，notebook中的任务可以运行，使用离线任务就失败

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 unique_endpoints {'job-12de6b177ca9e83312f6df99861d83a9-trainer-0.job-12de6b177ca9e83312f6df99861d83a9:12345'} 任务链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3684304?contributionType=1

huilin16

gallery dataset和query dataset设置问题

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如下图所示，请问当gallery dataset和query dataset设置相同时，具体的eval阶段是怎么进行的，看图片的描述没有搞懂。我理解的是在gallery dataset构建索引，然后在query dataset进行识别，但是在构建了索引的原数据上进行识别，结果不就应该很好吗？这样设置的话有什么意义吗？将gallery dataset与query dataset设置为同一标签的不同图片是不是对训练更有益，即采用ImageNetDataset模式更能够提高训练效果？ 

lazyn1997

请问特征提取模型是如何训练的？

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我看到论文中的feature extraction部分描述的训练中的loss由三部分组成。这个在提供的训练配置文件中有体现吗，我在下面的配置文件中找到有关Loss的描述只有CELoss。 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/a81542a038d954bca9e4bd2aa00a45dbca3a5c7c/ppcls/configs/GeneralRecognition/GeneralRecognition_PPLCNet_x2_5.yaml#L45

Usigned

预训练模型无法下载

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在resnest.py里面给的resnest101预训练模型的下载链接，无法下载模型，请问这个有这个模型吗？ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNeSt101_pretrained.pdparams

ZiQiangXie

C++编译运行报错：The given version [11] is not supported, only version 1 to 7 is supported in this build.

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PaddleClas 2.5 PaddlePaddle 2.4.0 操作系统：Windows11 CUDA/cuDNN版本： CUDA11.6/cuDNN8.5 源码：deploy/cpp ,无更改，正常编译，编译通过。 问题： 在运行时显示：  无法定位错误。

ty01528

人员属性服务部署问题

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你好，我参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/deployment/image_classification/paddle_serving.md 对人员属性预训练模型进行转化部署，但是失败了，报错如下：  {'err_no': 5000, 'err_msg': '[imagenet] failed to predict. Log_id: 0 Raise_msg: invalid arg list ClassName: Op.process..feed_fetch_list_check_helper FunctionName: feed_fetch_list_check_helper. Please check the input dict and checkout PipelineServingLogs/pipeline.log for more...

gitmhg

人体属性识别扩展其他的属性

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首先，感谢大佬分享了PAR模型。我尝试了一下网站，效果相当不错。 [https://ai.baidu.com/tech/body/attr](https://ai.baidu.com/tech/body/attr) 测试中我发现网站的输出类似 `"person_info": [ { "attributes": { "orientation": { "score": 0.99993073940277, "name": "右侧面" }, "gender": { "score": 0.99729353189468, "name": "女性" }, "umbrella": { "score": 0.99989748001099, "name": "未打伞" }, "lower_color":...

sunxirui310

🔥 全场景部署套件 FastDeploy： 1. 目前支持了150+热门CV、NLP、Speech模型的部署，其中分类模型支持全量FastDeploy支持硬件的部署。 2. 支持TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、RKNN、Paddle Inference、Paddle lite等。 3. 支持CPU、GPU、Jetson、ARM CPU、瑞芯微NPU、晶晨NPU、恩智浦NPU、飞腾CPU、IPU等九大类硬件，更多硬件能力完善中。 4. 3行代码搞定AI模型部署，1行代码切换不同后端和硬件。 5. GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy 🔥 三日直播课： 【直播分享】2022.11.09 20:30～21:30，《覆盖云边端全场景，150+热门模型快速部署》。微信扫码报名 【直播分享】2022.11.10 20:30～21:30，《瑞芯微、晶晨、恩智浦等10+AI硬件部署，直达产业落地》。微信扫码报名 【直播分享】2022.11.10 19:00～20:00，《10+热门模型在RK3588、RK3568部署实战》。微信扫码报名 🔥 部分分类模型部署能力：（更多模型部署，欢迎移步[FastDeploy仓库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)）

leiqing1

首次接触paddle，我想在win10上部署，应该看哪个教程

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TS0048

[NPU] AdaptiveAvgPool2D for NPU

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AdaptiveAvgPool2D for NPU

will-jl944