WeiCL7777
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您好，请问在运行基于Torch-Pruning实现MagnitudePruner的实验中，出现如上报错该怎么解决？谢谢。似乎是torch_pruning代码里面的错误，实在不知道如何解决 ---> [19] pruner = tp.pruner.MetaPruner( [20] model, [21] example_inputs, # 用于分析依赖的伪输入 [22] importance=imp, # 重要性评估指标 [23] iterative_steps=iterative_steps, # 迭代剪枝，设为1则一次性完成剪枝 [24] ch_sparsity=0.5, # 目标稀疏性，这里我们移除50%的通道 ResNet18 = {64, 128, 256, 512}...
~/WCL/KD/DIST_KD-main/classification$ sh tools/dist_train.sh 1 configs/strategies/distill/dist_cifar.yaml ${cifar_resnet20} --teacher-model ${cifar_resnet56} --experiment ${checkpoint} --teacher-ckpt ${'./ckpt/ckpt_epoch_240.pth'} bash: ${'./ckpt/ckpt_epoch_240.pth'}: bad substitution 作者您好，我在跑cifar结果时，已经把ckpt文件下载好并指定路径，但出现如上bad substitution报错，请教作者解决方法，谢谢！
开发者你好，我在运行BIT的测试部分时（python tools/test.py configs/bit/bit_r18_256x256_40k_levircd.py changer_r18_levir_workdir/last_checkpoint --show-dir tmp_infer），遇到如下问题，希望开发者能帮助解决，谢谢： Traceback (most recent call last): File "/remote-home/clwei/WCL/CD/open-cd-1.x/tools/test.py", line 115, in main() File "/remote-home/clwei/WCL/CD/open-cd-1.x/tools/test.py", line 111, in main runner.test() File "/remote-home/clwei/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1750, in test...
作者您好！我在复现您的变化检测 LEVIR-CD 数据集部分内容时（BIT-ResNet50 训练，ResNet50 预训练模型使用torch官方结果），batch size设置为4 （大于4则会爆显存）。发现训练一个epoch需要十五分钟左右，这和 LEVIR-CD 较小的数据量不符。在复现 BIT 算法官方论文时，同样的模型设置训练一个 epoch 仅需一分钟，而且能接受更大（12）的 batch size 且不会爆显存。 希望咨询作者，这种情况发生的原因是什么？因为代码是在 BIT 基础上修改的，理论上不会有这么大的训练差距，所以非常疑惑。 非常期待作者的回复，谢谢！
请问作者，论文模型中的 prompt encoder 接受何种类型的 prompt 输入？在论文中没有提及，希望咨询作者，谢谢！ ![Uploading Snipaste_2024-01-07_11-48-59.png…]()