关于模型保存的问题 about mi-aod

[mengyuan97]

作者您好！
在复现您的代码时，我发现之后最后3个epoch的model被保存，想请教您一下，如何能保存每个cycle的训练模型呢？

此外还想请教一下，您config中test其实使用的是trainval的数据，用于计算不确定度。那么在使用tools/test.py进行测试的时候，是否就需要更改test为真正的测试集才行？

[yuantn]

作者您好！
在复现您的代码时，我发现之后最后3个epoch的model被保存，想请教您一下，如何能保存每个cycle的训练模型呢？

你好！

目前这套代码是可以保存每个 cycle 的训练模型的，其中 这里 提供了一个示例输出文件夹的网盘链接，你可以看一下。

如果你是想保存每个 epoch 的模型，你可以在 tools/train.py 中每个 epoch 训练结束时使用 torch.save() 函数进行保存。

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Hello there!

At present, this repository can save the trained model for each cycle. Here is a link to the cloud drive of an example output folder, you can have a look .

If you want to save the model for each epoch, you can use the torch.save() function to save it at the end of each training epoch in tools/train.py.

[yuantn]

作者您好！
在复现您的代码时，我发现之后最后3个epoch的model被保存，想请教您一下，如何能保存每个cycle的训练模型呢？

此外还想请教一下，您config中test其实使用的是trainval的数据，用于计算不确定度。那么在使用tools/test.py进行测试的时候，是否就需要更改test为真正的测试集才行？

不是的，在这个代码中，我们测试时使用的是 test 集，但在 config 中使用的是 data.val 的部分。你可以看一下 这里。

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No, in this repository, we use the test set for test, but we use data.val in config. You can have a look here.