zhanghongrui

> > Dear community, this stuff works for me in Windows 10: > > #enqueuer = GeneratorEnqueuer(generator(**kwargs), use_multiprocessing=True) > > #enqueuer.start(max_queue_size=10, workers=num_workers) > > enqueuer = GeneratorEnqueuer(generator(**kwargs), use_multiprocessing=False) > >...

hi,thank your code and pre-model ,have you sknet_ibn model in imagenet?

hi,thank your code. Can this model be converted to Libtorch or tensorRT? hope your reply!

> 嗨，我可以知道如何使用get_small_model.py吗？我试图在imagenet上重复resnet50 pruning_train.py并获取resnet50检查点，然后使用get_small_model.py加载模型。我收到以下错误，错误状态字典，因为我的resnet50状态字典大小是320，而不是267。我也尝试过resnet18，状态字典大小是122，而不是102？我可以知道如何获得resnet18的102和resnet50的267吗？谢谢。 hello,I also encountered this mistake，Have you finished？

> 原因可能来自PyTorch的版本。 > 对于新的PyTorch版本，批处理规范层具有五个状态命令，包括“ bn1.weight”，“ bn1.bias”，“ bn1.running_mean”，“ bn1.running_var”，“ bn1.num_batches_tracked”。 > 旧版本没有'bn1.num_batches_tracked'。 > 请尝试旧版本。 You're right，Change 5 to 6,it work. now i trying turn .pt to .onnx , but Error occurred，It...

> > 原因可能来自PyTorch的版本。 > > 对于新的PyTorch版本，批处理规范层具有五个状态命令，包括“ bn1.weight”，“ bn1.bias”，“ bn1.running_mean”，“ bn1.running_var”，“ bn1.num_batches_tracked”。 > > 旧版本没有'bn1.num_batches_tracked'。 > > 请尝试旧版本。 > > You're right，Change 5 to 6,it work. > now i trying turn...

> @zhanghongruiupup Hi, can you successfully run the get_small_model.py? yes,make it

I have same question

> 修改 warp，替换为可支持的 op，如 slice concat，导出onnx，onnx-simplifier，onnx2ncnn，在 ncnn param 文件中手工改回 rife.warp，实现自定义层 hui大佬，麻烦请教个问题，貌似是cpu实现的warp，请问xpu自定义能够实现warp加速吗