lmw0320
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I downloaded the zip file and installed it by command: pip install ***, but failed...Error message as below, Hope someone can help to solve it... Or help me to confirm...
如下图所示：   
里面有些参数，看得不是很明白，求指点： 1. model_name_or_path,解释说是预训练模型的存放位置，或是配置的json文件？还个选择是model list里面的的模型名称--如果使用模型名称，貌似会报错，提示没有max_length的键名； 2. markup--应该是指标注数据的格式，但是我用的cluener数据集格式，貌似和bios, bio都不一样？ 3. config-name 这个和前面的model_name_or_path有什么关联么？ 比如要加载一个预训练模型文件，这个不能随便使用错误的配置文件，否则可能导致预训练模型文件无法加载？ 4. do_lower_case是否选择一个uncased model，这个是什么意思？ 是针对英文字母的大小写？？ 5. tokenizer_name ？ 6. cache_dir ？ 我是直接下载了预训练模型文件，并将其放在了model_name_or_path中，这里为什么还有个从s3下载的模型缓存？ 恳请指点。。
看了代码和readme，我想训练一个适合自身业务的模型，我有几点疑问，想请教下： 1. masked_lm.py文件中，我没有看到训练模型的时候，使用GPU？ 2. readme中介绍，训练模型要按顺序执行三个步骤：预训练掩码语言模型，微调训练掩码语言模型，训练CSD过滤器。我不是很明白。。对于使用自身的数据集来训练模型的话，是否需要按顺序执行这三个步骤？？正常情况下，不是可以直接使用预训练模型文件和自身的数据集，就可以训练一个属于自身业务的模型了me？为什么还要分三步走？ 3. 这个CSD过滤器按照readme中的解释，训练起来比较复杂。但是，我还是没看明白，其中的数据集是如何准备的？？ 4. 原始代码中已经包含了OCR_train和OCR_test的数据集，其格式比较明确。其应该也需要在训练前，通过create_data.py文件生成指定的wrong和correct.txt文件，然后就可以直接使用转换出来的3个文件(除了wrong和correct.txt，还有一个mask_probability.sav文件），进行训练了？？ 5. 根据代码中的提示，-m参数需设置为e, 且agrs.train需为true的情况下，就可以直接进行模型训练？但是没有验证过程？ 求指点。。
I pull the docker images(devel revision) from official link.And I try to test this app to check my two videos, I have check the first video successfully. But for the...
我看demo的预测代码中，对每张图片都进行遍历，loadmodel来检测，这样每次都很耗时。。。不知道有什么好办法解决么。。
请教下，我看到代码中设置了evalute函数，但是貌似都没有进行调用？？这个要如何加入到训练过程中的验证部分去呢？？ 另外，我看文件夹tools下面的文件貌似都没涉及到模型训练的，都只是用来数据集前期处理的么？
环境： rk3399proD, rknn-lite ==1.7.1 使用yolox-s转换出来的rknn模型进行推理，结果单张图片耗时近100ms (图片输入模型的大小，统一为640*640)   onnx模型转rknn模型的代码，也贴出来下，看是否转换操作不对？？ 
I try to train the model with anchor-free for u6 revision by the command of python train.py, and it seems everything is OK, but the training speed is too low..I'm...
Hello, I had successfully installed the ffmpy3 by the command of pip install ffmpy3. But when I transfered my vide by the following code, an error found. The transfer code...