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量化模型的时候出现不预期的问题

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Riproduci il comando dell'issue in Models/train.py o finetune.py, quindi ispeziona il chiamante alla riga 159 di finetune.py e data/sampler.py di MegEngine intorno alle righe 100 e 146. Conferma perché RandomSampler raggiunge il caso del batch vuoto; il lavoro è completato quando il comando riportato non solleva più IndexError e il comportamento è coperto da un controllo di regressione appropriato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

环境

1.系统环境：ubuntu1804
2.MegEngine版本：1.4.0
3.python版本：3.6.8

复现步骤

  1. git clone https://github.com/MegEngine/Models.git
  2. python3 train.py -a resnet18 -d /path/to/imagenet --mode normal 出现此问题

请提供关键的代码片段便于追查问题

1、train.py 和 finetune.py 同样出现此问题

请提供完整的日志及报错信息

Traceback (most recent call last):
File "finetune.py", line 315, in
main()
File "finetune.py", line 69, in main
train_proc(world_size, args)
File "finetune.py", line 159, in worker
data.RandomSampler(train_dataset, batch_size=cfg.BATCH_SIZE, drop_last=True)
File "/usr/local/python/lib/python3.6/site-packages/megengine/data/sampler.py", line 322, in init
self.sampler_iter = iter(self.sampler)
File "/usr/local/python/lib/python3.6/site-packages/megengine/data/sampler.py", line 100, in iter
return self.batch()
File "/usr/local/python/lib/python3.6/site-packages/megengine/data/sampler.py", line 146, in batch
if self.drop_last and len(batch_index[-1]) < self.batch_size:
IndexError: list index out of range

Lingua principale
Python
Stelle
306
Fork
96
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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