linkejun

> 似乎还是不能用吧

> 就是在 yolo.py文件里，那个 if self.inplace操作改成false

> > mnn forward type 是? > > std::cout mnn_interpreter = std::shared_ptrMNN::Interpreter(MNN::Interpreter::createFromFile(mnn_path)); > > ``` > // 3. create session > std::cout // 选择Backend > schedule_config.type = MNN_FORWARD_CPU; > //...


> 调整为0.2，也显示不对，在上图的最左侧中间会有一个小框，但是这明显是不对的

> @happyday-lkj 那你应该没训练，作者只给了预训练权重 是的，我是直接用作者给出的权重，这个权重不能用吗？

> @happyday-lkj 检测不出来的，只有自己训练 readMe贴出来的模型不也是使用kitti数据训练的吗？需要我再使用这个预训练权重再重新训练一下kitti数据集吗？

> > @happyday-lkj 是的，训练后才看得到效果 好的，我后面训练一下在看下结果

> 您好，请检查一下global_pruning=True的情况下是不是有一些层被剪空了 [prune.log](https://github.com/VainF/Torch-Pruning/files/12616882/prune.log) 附件是训练时的log，剪枝后的模型结构也打印了，没发现有被剪空的层啊，可以帮忙看下吗

> 您好，请检查一下global_pruning=True的情况下是不是有一些层被剪空了 另外，我设置的global_pruning=False, 那照您的意思是我是不是得设置成True，然后再剪枝一次？？？