snow_maple521的博客

在跑目标检测任务时，python读取annotation里instance_train2014报如下错：ValueError: Unterminated string starting at: line 1 column 18194403 (char 18194402)ValueError: Expecting object: line 1 column 49012736 (char 49012735)ValueError: Expecting object: line 1 column 11.

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 22.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 9.61 GiB already allocated; 4.50 MiB free; 332.12 MiB cached)有时遇到这种情况，怎么改batchsize都还是会报内存溢出错误，nVidia-smi时发现gpu很多空闲，这时出现的原因极可能就是中间变量数据导致的，这时可以检查loss，acc，pred等中间

1.RuntimeError: One of the differentiated Tensors does not require grad关于这个报错的意思是：有一个参数不需要计算导数此torch.autograd.grad函数参数如下：outputs，inputs,函数功能是求outputs关于inputs的导数，此处的inputs需要加requires_grad_()定义：v = Variable(v).to(device).requires_grad_()2. RuntimeError:

1.murel:视觉问答VQA中的多模态关系推理项目介绍本次结果是第20个epoch,采用的是验证集的results文件，由于中途断了，导致没有执行测试集test.2.结果分析我们评估采用的使官网提供的eval,2.1 结果Overall Accuracy is: 64.50Per Question Type Accuracy is the following:none of the above : 58.44what are the : 50.41what is : 43.08

VQA-ReGat:关系感知图形注意网络用于VQA项目地址论文地址1.torch报错：StopIteration: Caught StopIteration in replica 0 on device 0.原因：多GPU运行此项目报错，可能是torch版本错误。修改：按照别的博客将 weight = next(self.parameters()).data改为weight = torch.float322.仍报错：AttributeError: 'torch.dtype' no att

blockvqa项目介绍1.vqaEval# This code is based on the code written by Tsung-Yi Lin for MSCOCO Python API available at the following link: # (https://github.com/tylin/coco-caption/blob/master/pycocoevalcap/eval.py).import sysimport reclass VQAEval: de

hdf5文件HDF5是一种常见的跨平台数据存储文件，可以存储不同类型的图像和数码数据，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种格式的函数库HDF5文件一般以.h5和.hdf5作为后缀名，hdf5文件结构中有2个主要对象：Groups和Datasets,Groups:类似于文件夹，每个hdf5文件其实就是根目录groupDatasets:类似于Numpy中的数组hdf5读取参考#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-## Create

0. 写在前面本文主要介绍《LEARNING TO COUNT OBJECTS IN NATURAL IMAGES FOR VISUAL QUESTION ANSWERING》的代码项目，也就是别人的代码加上自己的注释。。。博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/snow_maple521/article/details/109190431论文地址：https://github.com/Cyanogenoid/vqa-counting项目地址：https://openreview.n