pytorch训练模型的一些坑


1. 图像读取

opencv的python和c++读取的图像结果不一致,是因为python和c++采用的opencv版本不一样,从而使用的解码库不同,导致读取的结果不同。

详细内容参考:https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/11655404.html

2. 图像变换

PIL和pytorch的图像resize操作,与opencv的resize结果不一样,这样会导致训练采用PIL,预测时采用opencv,结果差别很大,尤其是在检测和分割任务中比较明显。

3. 数值计算

pytorch的torch.exp与c++的exp计算,10e-6的数值时候会有10e-3的误差,对于高精度计算需要特别注意,比如

两个输入5.6015975.601601, 经过exp计算后变成270.85862343143174270.85970686809225

 


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