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RSS订阅原创 sam2模型量化导出onnx代码（image_decoder、image_encoder、memory_encoder.onnx、memory_attention.onnx）
1.用于将sam2模型转化为onnx，转化后包含文件image_decoder、image_encoder、memory_encoder.onnx、memory_attention.onnx。
2024-11-11 11:36:50
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原创 分割一切，sam2编码器解码器onnx导出与使用
4.参照https://github.com/ibaiGorordo/ONNX-SAM2-Segment-Anything ，测试onnx导出是否成功。2.onnx库安装 pip3 install onnx onnxscript onnxsim onnxruntime。3.直接给代码，按自己的路径替换权重和配置文件，运行。1.按照官方文档安装好sam2所有运行环境。
2024-11-04 15:45:15
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原创 RuntimeError: invalid argument 5: k not in range for dimension at /pytorch/aten/src/THC/generic/THC
作者在训练一个分类模型时在train时没有报错，但是在验证val时报了这个错误。意思是当前只有5各分类，无法计算top5准确率。找到代码修改分类数解决。
2024-05-20 18:34:48
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原创 RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one
如果您已经完成了上述操作，那么分布式数据并行模块无法在模块的“正向”函数的返回值中定位输出张量。报告此问题时，请包括您的模块的损失函数和“转发”返回值的结构（例如list、dict、iterable）。此外，您可以将环境变量TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG设置为INFO或DETAIL，以打印出有关哪些特定参数没有在此列组上接收到梯度的信息，作为此错误的一部分。此错误表示您的模块具有未用于产生损失的参数。但却没有加入forword函数中，就将实例化模块注释掉，解决！
2024-05-11 01:01:00
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原创 tadaconv-main训练报错及解决方案
因为作者使用了自己的数据集且数据集只有5个分类，但是加载的预训练模型tadaconvnextv2_tiny_in1k_k400_79.6.pyth是由Kinetics 400训练得到的
2024-05-10 01:16:24
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空空如也
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