TheHonestBob

我使用bart-base-chinese做生成，编码器输入原始文本，解码器的输入和输出为目标文本偏移，也即是预测下一个token，但是生成的结果全是一个字，请问什么原因造成的呢

请问作者你的sentencepiece 模型是自己训练的还是在哪里下载的，我看官方的sentencepiece 模型和你大小不一样，应该用的不是官方的cpm吧

thanks for your work, What is the relative position method in this code? I want to learn more

[Feature] The code and documentation are really terrible[Docs]

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### Branch main branch https://mmagic.readthedocs.io/en/latest/ ### 📚 The doc issue when I use MMagicInferencer, I cannot specify any parameters, or in other words, after reading many levels of source code,...

When I run import umap, it takes a long time, and then the program exits abnormally without any error messages

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what happened，here is my pip list aiofiles 23.2.1 aiohttp 3.8.5 aiosignal 1.3.1 altair 5.1.1 annotated-types 0.5.0 anyio 4.0.0 async-timeout 4.0.3 attrs 23.1.0 blinker 1.6.2 Brotli 1.1.0 cachetools 5.3.1 certifi 2023.7.22...

请问一下，擦除的效果是否会受到语言类型、图片背景的影响

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你好，请问一下擦除效果会受到哪些因素影响，我使用你开源的模型进行文字擦除，效果不好，文本mask使用的文本检测模型，不知道是我代码问题，还是说受到训练数据的影响，导致我的预测结果不佳，图片的大小和非文本区域的数据分布会影响擦除效果吗，以下是我的原始图片ori和预测图片result  

我将fairseq模型转为transformers模型

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https://huggingface.co/thehonestbob/mrasp

抱歉，实在是没有看懂fairseq和shell脚本，请教个问题

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在基于某种语言微调的时候，我看use_dir.TranslationWithLangtokTask.setup_task代码中读取了dict.{}.txt，这个文件我网上搜应该是fairseq-process这一步产生的，貌似后面构建词表的时候就是用的目标语言对的dict.{}.txt，如果是这样的话，岂不是和预训练词表不一致了吗？是哪里我理解错了

train is ok，but evaluate OOM

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thanks for your project, when I sh finetune.sh，OOM happen when evaluate，even though I set eval_batch_size=1，my gpu is 2080ti 11G.