llllearner

https://github.com/thunlp/OpenPrompt/blob/52245d523dbdfccd240e531768d0b738bbeae446/openprompt/prompts/prototypical_verbalizer.py#L333 it seems like this error would happen when some label-class with 0 samples. in "learning_setting: full" mode.

evaluate时，检测结果的confidence非常低，导致全部被score_threshold过滤掉。但是把.ckpt文件转换成pb文件后，测试图片正常。

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 如图，输出的检测结果中confidence非常低。 但是下图中用该.ckpt文件转换成的pb进行image_demo测试时，没问题。  ----------------- 说明:evaluate.py中self.trainable设置为False时会出现上述问题，设置成True时则可以输出正常的confidence，但是和pb文件检测出来的结果也有比较大的差异，不够这也是正常的毕竟为True的时候表示正在训练。 ------------- 看其他人问的问题有人说是欠拟合，我感觉不是。我把yolo改成20层，数据集用VOC中的person类，而且训练的loss已经在很多个epoch内应为训练次数没有下降。而且既然欠拟合，为什么pb测试出来的效果还可以接受呢？

训练的时候不收敛，conf_loss一直降不下来。可能的原因在哪里呢？