wangxinxin08

您好，您的反馈对产品非常有价值，我们内部会安排评估，未来有计划尽快回复。目前Paddle2.1及以上的动态图支持`paddle.autograd.PyLayer`你参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/autograd/PyLayer_cn.html#paddle.autograd.PyLayer 看下是否能实现`torch.autograd.Function`的功能。

GPU环境可以尝试PP-YOLOE，picodet可以参考https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy

可以考虑打开这个选项，剩余的后处理需要自己实现下

这个flip是paddle的算子，你看下哪一个算子使用了flip但是输入有问题的

windows参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/268657833 以及 https://zhuanlan.zhihu.com/p/280206376

这个问题建议自行搜索解决

@qipengh 1. 修改batch_size或者卡数，需要调整学习率，具体计算公式为  2. 如果你正常修改了学习率依然报错，可以考虑在optimizer中 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/configs/ppyolo/_base_/optimizer_1x.yml#L15 添加一行 ``` bash clip_grad_by_norm: 35. ``` 类似 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/configs/ppyolo/_base_/optimizer_365e.yml#L14

3. 第一个issue和你的问题并无关联，其余issue均可通过这两种方式解决

@qipengh clip_grad_by_norm就是解决出nan的办法，ppyolo有时候会出nan，我们在ppyolov2中默认使用clip_grad_by_norm，ppyolo之后也会把这个参数默认加上

建议自己调试一下