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youweiliang / evit

Python code for ICLR 2022 spotlight paper EViT: Expediting Vision Transformers via Token Reorganizations
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forward_features(self, x, keep_rate=None, tokens=None, get_idx=False) #12

Open 60wanjinbing opened 1 year ago

60wanjinbing commented 1 year ago

with torch.cuda.amp.autocast(): outputs = model(samples, keep_rate) loss = criterion(samples, outputs, targets) 这段代码是在train_one_epoch函数中调用的，你的model没有传token参数，按照你这个应该会报错的，请问你这个token是在哪里传过去的？

youweiliang commented 1 year ago

你说的tokens参数是用于外面的caller控制剩余token数目的。一般情况下，我们用的是keep_rate这个参数来控制token数目，是在下面这几行计算出来的。 https://github.com/youweiliang/evit/blob/cc1993ddbd49bf3bf84aa39a7488dfdad95ad50a/evit.py#L209-L211