这种是尺寸没对上，用 input.shape和t arge.shape把尺寸弄清楚，我缺的是通道那一维，用 torch.unsqueeze(input, 1)就行了
这通常是别人的权重拿到自己的网络没转换的原因
mmseg在保存权重时出现的问题
在 mmseg/apis/train.py里，加上 priority='LOW'
同时，如果想保存最佳结果，可以加上 save_best='mIoU'，或其他指标
runner.register_hook(eval_hook(val_dataloader, **eval_cfg), priority='LOW')
runner.register_hook(eval_hook(val_dataloader,save_best='mIoU', **eval_cfg), priority='LOW')
mmd_loss=True,
加的loss报了错
把 loss = loss.requires_grad_()
再 loss.backward()
突然想起来计算图，有无计算图的
我利用 feat = self.get_model().extract_feat(img)来获取特征
但是该特征是不能直接拿来计算的
需要通过 feat = [f.detach() for f in feat]这样遍历获取特征，再用feat[-1]来计算
将标签(lable或target)加上 .long(),我还要加权的权重，把权重也加上 .long()
把每个数据的维度打印出来，看了在代码里该怎么转变~
Original: https://blog.csdn.net/stdleohao/article/details/124623106
Author: Stdleohao
Title: 记录在mmsegmentation框架里写代码跑实验时出现的bug
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