Bolano

see my [repository](https://github.com/talebolano/TensorRT-solo-python). maybe helpful

> > sorry,I just see your reply. I will try. > > Looks like WSL2 just wasn't supported by TensorRT, but according to change log latest TensorRT version should support...

并不会更接近0，但是我认为这是剪枝应该在实际工程应用中的用法，我目前在看https://arxiv.org/abs/1802.00124 这篇文章提出对bn层γ因子进行缩放，感觉是比较好的想法

直接剪枝会造成精度较大的损失（当然现在的剪枝也会造成很大的损失），而且在我的尝试中，直接剪枝会造成某些层被剪掉过多的channel，有时有route连接两个层时，会有一个层被直接剪掉

是在稀疏化训练之后么，是否剪枝过多？

是的，应该保留，我看你只有最后几层被剪掉了，其他层都没有变过，你是用了什么数据集，稀疏化水平如何？

看原论文上是稀疏化到0.01之后去减的

是的，这也是困扰我的问题，我尝试过替换惩罚项，换成kl散度，剃度截断还有ista，都不怎么work。你看过rethinking the value of network pruning那篇论文了么，像那篇论文所说，也许可以对稀疏化这个步骤换一种思路

hi， 请问是在一开始就报错还是在训练中报错，这有可能是训练集标签不匹配造成的 我的yolo源码来自于https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 貌似有人也遇到了相似的问题

> @talebolano 这个可以多块gpu一起训练吗 目前还不可以，我会在近期添加多块gpu运行的代码