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我使用仓库提供的bird预训练模型在2080ti*2 torch0.4.1 cuda9.2平台运行得到的refine acc是89.023，我自己用这个平台训练结果是88.989，和你说的89.3存在一定差距 #13

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17314796423 opened this issue May 30, 2024 · 0 comments

17314796423 commented May 30, 2024

代码改动

只是把attention_crop_drop换成了你提供的attention_crop_drop2，因为mask在cpu上，
correct[:k].contiguous().view(-1).float().sum(0, keepdim=True)是utils.py里面的

只是想确认一下提供在onedrive上的模型是不是在你的平台上时89.30,如果排除是平台问题，
我就可以在你的代码上重新实现基于WS-DAN的另一篇paper了https://github.com/aioz-ai/SAC
他也是用的WS-DAN的tf代码基础上加的内容

17314796423 changed the title ~~我使用仓库提供的bird预训练模型在2080ti torch0.4.1 cuda9.2平台运行得到的refine acc是89.023，我自己用这个平台训练结果是88.989，和你说的89.3存在一定差距~~ 我使用仓库提供的bird预训练模型在2080ti*2 torch0.4.1 cuda9.2平台运行得到的refine acc是89.023，我自己用这个平台训练结果是88.989，和你说的89.3存在一定差距

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