colinzhaoxp

> 你好，请问解决了吗？ 没有，可能就是一个认为设置的一个阈值吧

Hello, I met the same issue and successfully solved it. The reason for "circular import" is that the name of my py file is "onnx2torch", but the model's name is...

这是我们的复现结果，性能非常低。代码参数基本没有改动。 { "GreaterThan/1/spl": 0.027155465037338764, "GreaterThan/1/success": 0.08859470468431772, "GreaterThan/5/spl": 0.0012588116817724068, "GreaterThan/5/success": 0.0015105740181268882, "done_count": 1.0, "ep_length": 6.0, "spl": 0.02666666666666667, "success": 0.09, "total_reward": 0.39089999999999747, "total_time": 0.33500297951698305 } 同时，我在训练的时候发现了如下一行代码： os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1" 这行代码好像在预训练、训练和测试文件中都存在，我在训练的时候注释掉了本行代码，请问是因为这个问题吗？ 非常期待您的回复！

os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1" 请问作者，这行代码对于模型的最终性能有影响吗？

非常感谢您的回复！！！ 我在论文中注意到预训练对于VTNet来说，非常重要，因此我想是不是预训练的问题呢？ 我的预训练模型的精度，在训练集合上表现在66左右，验证集表现6大多都保持在66左右，而测试集上的精度保持在60多点，且这些精度从epoch=0开始到最后，变化幅度都不大。请问您的训练过程也是这样吗？ 附上我的预训练日志和训练日志，十分期待您的回复：） 预训练日志：[pretrain.txt](https://github.com/xiaobaishu0097/ICLR_VTNet/files/10100521/pretrain.txt) 训练输出：[train.txt](https://github.com/xiaobaishu0097/ICLR_VTNet/files/10100524/train.txt) 训练输出的tensorboard文件，由于github无法上传文件，我放到了其他平台上：https://drive.google.com/file/d/1KapOsv-H5QyODzpMYzYGSQ6_plUxexdS/view?usp=share_link

感谢您的建议，我将马上着手实验：）

> @colinzhaoxp 你好 我无法用我自己训练的模型测试 训练的模型是在trained_models/ XXX.dat 对吗 python full_eval.py --gpu-ids 0 --detr --save-model-dir {SAVE_MODEL_DIR} --results-json ./result.json --model VTNetModel --title a3c_previstrans_base 之后报错： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'seek'. You can...

thanks for your replay! As for the beam search, do you mean this line of code? https://github.com/ML-GSAI/LLaDA/blob/4aa0dd2402fb9fec1137648cf768b56103a4a849/generate.py#L84 I also find that LLaDA supports two `remasking` strategies: `low_confidence` and `random`. If...

I have the same problem, and have you solved it, please?

same issue #89