最近要做的一些事情

1. 了解增量学习，yt giegie的部分和leaf结合。
2. 将CLIP提取到的visual feature提取出来。
3. 将文字的特征也保存起来。
4. 利用flamingo进行学习。
5. 尝试将diffusiion model用于生成。
6. LI MU 发了一个服务器的更新。看不懂。看的脑袋疼。
7. paper整理高优先级(^o^)/ 我的论文。整理一下。画个图。
8. Tools整理（timer之类的）
9. evaluate 部分写出来。好不好。 ICME2022 trackes:

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保存pkl之后，导入数据所需要的时间

• logits to id
• https://github.com/huggingface/transformers/issues/5942

2022-11-01 04:44:18,987 Congruation this is done~, and totally consumed 7.526290858255492 hours

更改链接：

• solved 因为label和logits的尺寸没有规范，所以拉胯。我在collection_fn里面进行了更改。使得两者尺寸统一。

• OOM loss is 108.78337097167969: 2%|▋…………………………| 203/10466 [01:07<56:50, 3.01it/s]

• 好用

import json
import rich.progress

with rich.progress.open("data.json", "rb") as file:
    data = json.load(file)
print(data)

单卡3090训练一个epoch需要1个小时

talk to transformer。 demo

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EMNLP2022 ACCEPTED PAPER: https://mp.weixin.qq.com/s/Ai1lA4vLnOQTPRb_JqSvdg

• procesed one

我何德何能？[2] NVIDIA GeForce RTX 3090

56’C, 0 %

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lizeyu(18831M)

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