aaaaalun
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## 描述问题 现在使用了最新版的发现了两个部署的问题 1. paddlex gui预测结果和depoly的model_infer的结果不一致，paddlex能正常预测，例子model_infer预测的时候报错，”Compute category id is greater than labels in your config file"。它是部分图片预测正常，比如我是两种产品，ABABAB这样拍照，A能正常预测，B就报这个错。 2. 例子model_infer能正常预测，我转换成dll出来在其他程序装载，也同样报错，”Compute category id is greater than labels in your config file"，测试过faster-rcnn模型是没问题的，使用mask-rcnn的时候报这个错。 ## 复现...
想实现的效果：假设基类ISimple,继承类CSimple,CSimple有其他的定义的成员变量，我想定义一个clone的函数，里面可以直接复制当前CSimple和他的成员变量，在成员变量的复制我无法做到。 1. 我想直接CSimple* newSimple = new x3::Object(clsid);或者 x3::Object* newSimple = new x3::Object(clsid); CSimple* newSimple(newSimple );可以具体化到一个实现类，这样才便于访问其成员变量。 先提前谢谢您的回复
首先老师讲的真好，学到了很多东西，感谢老师的分享，其次我这里有几个疑问？ 1. 在用DQN做moutaincar的作业的时候，如果gamma=0.9的时候，小车始终没办法到达顶部，但是0.99或者1的时候都是比较好的效果，我是想环境大于200step的时候会默认为done了，这个衰减因子是不是因该趋近于1，不应该过小，毕竟不太长远。 2.然后在model的部分，我看老师选择的是3层的全连接网络，输入的size是128，关于这部分能否介绍一下，输出的size是act_num可以理解，但是输入的参数128不太明白了。 3.DQN的特点在经验回放和固定Q值两点上， 经验回放在代码中体现的很明显了，但是我有疑问，为什么每一步的经验可以取出一个乱序batch_size进行学习？后一步和前一步之间不应该是强相关的么？好比作业，没有后退的step，前进的step是永远到不了山顶的，如果乱序取出之后还能是一个时序的训练么？ 固定Q值得部分，在algorithm的learn中target_model和model两个模型训练，所以保持了固定的Q值？还希望老师指点。 暂时这么多，谢谢老师解答，有点多了。。。。
hi,i want to register two images.when i modify S=2,it is wrong.how can i solve this? And i want to input a moving image and a fixing image, and get the...
问题类型：PaddleX可视化客户端 **PaddleX GUI版本** 您使用的PaddleX GUI版本 **问题描述** =================================== 请在这里描述您在使用GUI过程中的问题 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/appendix/model_zoo.md 从这里下载的MobileNetV3_large_x1_0_ssld等好几个模型放在了pretrain的文件夹下，gui上并没有显示加载出来，重启也没有，我目前使用的是目标检测，还请解答一下，谢谢~
目前我已经测试过我的代码可以训练flyingchairs的数据集，我按照自己定义的模式进行训练，出现了 Trying to resize storage that is not resizable 感觉是数据集出现了问题，但是我不知道哪里出了问题？
您好，我目前的流程如下 1. 用现有的模型直接合成我自己的数据（自己的视频生成光流） 2. 然后使用上面生成的光流来训练我的RAFT模型 3. 使用新的RAFT模型来合成自己的数据，然后继续训练 4. 不断重复 这整个过程虽然自动化了很多，但是如果生成自己的数据的时候光流有问题，那不是将模型训练的越来越有问题？ 这个问题该怎么去避免？