ericzikun

> 你好！我按照readme里面的格式定义了我的数据集，但是运行时在loss_fn中计算predict['obj_heads']的时候会出现传入的gold参数tensor多出一维的问题，使用code中自带的baidu数据集就不会出现这种情况，数据的格式都是一样的，请问这是因为处理过程有什么不同吗？ 具体报错信息如下： > > ``` > File "/CasRelPyTorch/Run.py", line 38, in loss_fn > loss = F.binary_cross_entropy(pred, gold, reduction='none') > > File "/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2752, in binary_cross_entropy > "Please ensure...

> 服务端如果5s内不返回任何消息，微信会重发客户的消息，微信重发了两次，所以才会执行了三次。你可以收到消息后把业务逻辑放到子线程中处理，然后return ""。这样微信服务器就不会重发了 子线程中，你是采用客服消息的方式 继续向指定用户发送消息的吗