秋名山8086

摘要：针对mmcv老版本(如1.7.1)不兼容torch2的问题，提供两种解决方案：1)使用ModelScope提供的预编译包(pip安装1.7.0+torch2.1.1版本)；2)自行编译时需将C++标准改为17，参考GitHub仓库c7w/mmcv-full-1.7.1-torch-2的说明。其他版本可参照该仓库的commit记录进行修改。(98字)

最近在处理二分割问题时，遇到了标题所述的问题。首先我可以确定我的环境绝对没问题。仔细检查代码发现是 网络用了深度监督机制，即输出多级结果和gt一同算loss。仔细检查代码发现，几级输出有两级忘记用sigmoid激活直接算BCE Loss所以导致报错。...

文章目录思路代码双卡单卡思路使用过滤器把不同的模块筛选出来，设置不同的学习率。双卡可能会报DataParallel错误。代码双卡encoder1 = list(map(id, net.module.encoder1.parameters()))encoder2 = list(map(id, net.module.encoder2.parameters()))encoder3 = list(map(id, net.module.encoder3.parameters()))encoder4

目录遇到的问题原因解决方案遇到的问题执行keras的预测程序时，在载入网络权重数据时出现AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'参考：keras与h5py版本不兼容pip install h5py==2.10将h5py降级出现新问题：AttributeError: 'bytes' object has no attribute 'encode'原因python3中，编码的时候区分了字符串和二进制python