cactusgame
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It seems the "memory" is never cleared? I'm confused with it. https://github.com/edwardhdlu/q-trader/blob/master/train.py#L49
On Mac x86, just using `pip install -r requirement.txt` with python3.7.4. ``` Using cached http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/f1/00/c1b90843cb80e6a1911f480e92a92b1258efcdd32ed4fe87449703416fc4/multiprocess-0.70.14-py37-none-any.whl (115 kB) Collecting pytz>=2017.3 Using cached http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/9c/3d/a121f284241f08268b21359bd425f7d4825cffc5ac5cd0e1b3d82ffd2b10/pytz-2024.1-py2.py3-none-any.whl (505 kB) Building wheels for collected packages: pycocotools...
非常感谢分享了这么好的项目！ 初步尝试使用后，有2个问题希望请教一下 ### 问题一：使用源码测试集的结果 下图 - 第一行由模型预测产生 - 第二行是测试集内`coordinates`数据。 我使用的模型是github上预训练好的模型执行`test.py`，`sample_size`是500。尝试预测了很多次，预测的文字style看起来和测试集有一定差距，效果看起来不如论文所述。请问可能是什么原因造成的？  --- ### 问题二：使用自定义图片的结果 我使用电脑自带的”黑体“作为新的writer，并同时修改了writer_dict等配置，生成了1000多张style图片，sample_size是50，模型未进行微调（和上面的模型一样），期望模型的预测结果接近“黑体”。但结果如下，和“黑体”相差很大  在论文中，我看到如下两段比较困惑： - 下面这段提到，你们使用了writer的数据的80%进行训练，这是意味着我需要用“黑体”数据进行微调才可以么？ > 【A4】We randomly select 80% of the entire dataset as the...