zengkaiwei

那个代码我之前看了，主要是这样，pk sample直接网上搜似乎没很清楚的说明，读代码有自己的理解但感觉不太靠谱，我对代码的理解是：对于所有选中的图片 假设是5000个，一共有2000个不同的id，对于id里包含的图片大于4（num_instance）的时候，不放回的选取4张不同的图片，将其加入ret，对于id里图片小于4,放回的选取4张图片，将4张图片放入ret，最终呈现的效果是ret的长度既和new dataest的长度有关，也和id数量有关。还有就是小于4张图片的id越多，数据集相对会越大（有很多重复的图片？）。我观察了一下ret的长度，在每次iteration中其实变化不是特别大，pk sample 这种效果是你们故意为之，为了让训练更稳定？还是别的什么原因？ ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "LSong"

可以给我一个msmt17_V1 tar.gz的链接吗，官网已经关闭了

Hello，I also face the same problem. Where should I insert this code? Can you be more specific? hx = sns.heatmap(x, vmin=rng[0], vmax=rng[1], cbar=False, cbar_ax=False, cmap=cm.jet)