小编ccl*_*ccl的帖子

我在 Pytorch 中训练了一个分割模型，并0.93在我的本地计算机（Windows、conda、CUDA 10.2、Pytorch 1.2）上测试了它的 F1 分数。但是，在0.3Linux 服务器（conda、CUDA 9.0、Pytorch 1.1）上测试时，F1 分数下降到了。我仔细检查了两组代码、标签文件、测试集是否相同，并且我的代码中没有“显式”随机抽样（即使是这样，效果也不应该如此剧烈）。

我尝试了以下方法来解决我的问题：

我怀疑它可能与 Pytorch 版本有关，所以在我的 Windows 机器上安装了 Pytorch 1.1 以匹配服务器的，但得到了相同的0.93分数。然后我认为这与 CUDA 本身有关，因此完全消除了 GPU 因素并在服务器上对 cpu 进行了推理，我仍然0.3在服务器上。

什么可能导致这种巨大的差异？

我正在尝试在https://github.com/JuliaDiffEq/NeuralNetDiffEq.jl/blob/master/test/NNODE_tests.jl（标量的第一个示例）中运行示例代码，但我得到了一个UndefVarError: Tracker not defined error. 我试过了using Flux.Tracker，using Tracker但无法修复。Tracker 是否已被弃用？或者是一些兼容性问题？我正在使用 Flux v0.10.1 和 Tracker 0.2.6。谢谢！

我已经安装了 Visual Studio 并且正在尝试运行依赖于cython_bbox包的 Python3 程序。我尝试pip install cython-bbox在 Windows Anaconda3 环境中安装它，但出现以下错误：

  Building wheel for cython-bbox (setup.py) ... error
  ERROR: Command errored out with exit status 1:
   command: 'C:\Users\CCL\Anaconda3\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\CCL\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-du8dua7h\\cython-bbox\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\CCL\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-du8dua7h\\cython-bbox\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' bdist_wheel -d 'C:\Users\CCL\AppData\Local\Temp\pip-wheel-0bojfxq5'
       cwd: C:\Users\CCL\AppData\Local\Temp\pip-install-du8dua7h\cython-bbox\
  Complete output (11 lines):
  running bdist_wheel
  running build
  running build_ext
  building 'cython_bbox' extension
  creating build
  creating build\temp.win-amd64-3.7
  creating build\temp.win-amd64-3.7\Release
  creating build\temp.win-amd64-3.7\Release\src
  C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.24.28314\bin\HostX86\x64\cl.exe /c /nologo …