为什么pytorch模型在设置eval()后表现不佳？
在使用PyTorch进行模型推理时，调用eval()方法可以将模型设置为评估模式。评估模式下，模型会禁用一些训练时使用的特定操作，如Dropout和Batch Normalization的随机性，以确保结果的一致性和可重复性。然而，有时候在设置eval()后，模型的表现可能不如预期。
这可能是由以下原因导致的：
- 数据预处理差异：在训练和评估过程中，数据预处理的方式可能存在差异。例如，训练时可能使用了数据增强技术，而在评估时没有使用。这种差异可能导致模型在评估时表现不佳。解决方法是在评估时使用与训练时相同的数据预处理方式。
- Batch Normalization的影响：在训练过程中，Batch Normalization会根据每个batch的统计信息进行归一化操作。而在评估过程中，模型使用的是全局统计信息。如果训练和评估时的batch大小不同，可能会导致模型表现不佳。解决方法是在评估时使用与训练时相同的batch大小，或者使用PyTorch的
torch.no_grad()上下文管理器来禁用Batch Normalization的更新。 - Dropout的影响：在训练过程中，Dropout会以一定的概率随机丢弃神经元，以防止过拟合。而在评估过程中，模型会保留所有神经元。这种差异可能导致模型在评估时表现不佳。解决方法是在评估时使用与训练时相同的Dropout概率，或者使用PyTorch的
torch.no_grad()上下文管理器来禁用Dropout的操作。 - 模型权重未加载：在设置
eval()之前，确保已经加载了训练好的模型权重。如果模型权重未正确加载，模型的表现可能不佳。
总结起来，当PyTorch模型在设置eval()后表现不佳时，需要检查数据预处理差异、Batch Normalization和Dropout的影响，以及模型权重是否正确加载。根据具体情况进行相应的调整和修正。
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1回答
如何监控生产中的对象检测模型？
、、、、
我有一个疑问，能不能有人告诉我如何在生产中监控对象检测模型，相关文章会有帮助。
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在此之前，我已经将回归模型转化为生产模型，并使用统计测试来监测数据漂移和模型漂移。
有人能告诉我如何监控对象检测模型吗？
提前感谢
浏览 0提问于2021-10-24得票数 0
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Conv -> ReLU -> Batch norm -> Max pool ->
Conv -&g
浏览 16提问于2019-03-21得票数 0
我是PyTorch的新手，我想知道您是否可以向我解释一下PyTorch中的默认model.train()函数和这里的train()函数之间的一些关键区别。 另一个PyTorch ()函数位于文本分类的官方train教程中，对于模型权重是否在训练结束时存储感到困惑。 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html learning_rate = 0.005
criterion = nn.NLLLoss()
def train(category_tensor, line_tens
浏览 24提问于2019-06-26得票数 0
我正在创建Viola-Jones算法的自定义实现。当我训练分类器并评估其准确性时，它准确地分类了1000个样本中的462个。然而，当我从一个pickle文件加载相同的模型，并在相同的数据集上测试其准确性时，它的准确性突然变成了999分。 我尝试改变算法的超参数，但训练后的准确率始终是462/1000，这是数据集中的负例数。我相信这意味着clf.classify(x)总是返回0，但是我不明白当我从一个pickle文件加载模型时，为什么不应该再返回0。 training = training[0:1000] #An array of tuples, first element in each t
浏览 11提问于2019-01-17得票数 1
2回答
我正在尝试为基本模型使用第一个单独的BertSelfAttention层，但我从torch.hub加载的模型似乎与hugginface transformers.models.bert.modeling_bert中使用的模型不同：
import torch, transformers
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)
torch_model = torch.hub.load('huggingface/pytorc
浏览 0提问于2021-05-05得票数 0
回答已采纳
我有一个简单的模型，并尝试如何批量归一化工作，适用于线性层。它似乎根本没有规范化，因为默认情况下，它在keras中初始化为identity。在pytorch中检查了相同的权重后，它的批量规范化确实会进行更改。请看下面的内容。为什么?模型中的错误在哪里？ Edit:自包含的示例，用于打印keras和pytorch模型的结果，以便进行可视比较。要使用batchnormalization层，请取消注释指向它的几行，然后再次比较结果。 import tensorflow as tf
import numpy as np
from collections import OrderedDict
fro
浏览 2提问于2019-04-16得票数 2
1回答
我想下载一个预先训练过的模型，并用我自己的数据对模型进行微调。我已经下载了一个伯特-大纳模型文物从拥抱脸，我已经列出了以下内容。对于这一点，我想知道我需要哪些文件或工件，从外观上看，pytorch_model.bin是经过训练的模型，但这些其他文件是什么以及它们的用途，比如令牌程序文件和vocab.txt .
config.json
pytorch_model.bin
special_tokens_map.json
tokenizer_config.json
vocab.txt
浏览 13提问于2022-09-03得票数 -1
!pip install efficientnet_pytorch -q
import torch
import torch.nn as nn
import efficientnet_pytorch as efn
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
device
model = efn.EfficientNet.from_name('efficientnet-b0')
model = model.to(device)
im
浏览 35提问于2020-07-03得票数 0
当我想要将部分预训练的模型参数分配给在新的PyTorch模型中定义的另一个模块时，我使用两种不同的方法得到了两种不同的输出。 网络的定义如下： class Net:
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.resnet = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
self.resnet = nn.Sequential(*list(self.resnet.c
浏览 87提问于2020-12-03得票数 1
我使用Pytorch库，我正在寻找一种方法使我的模型中的重量和偏差冻结。
我看到了这两个选择：
model.train(False)
for param in model.parameters(): param.requires_grad = False
有什么不同(如果有)，我应该使用哪一个冻结我的模型的当前状态？
浏览 5提问于2020-08-24得票数 4
回答已采纳
我已经将一个模型从PyTorch转换为Keras，并使用后端提取tensorflow图。由于PyTorch的数据格式为NCHW，因此提取并保存的模型也是NCHW。在将模型转换为TFLite时，由于格式为NCHW，因此无法转换。有没有办法将整个图转换成NHCW？
浏览 2提问于2018-05-01得票数 2
1回答
可安装引擎的应用控制器的问题
、、、、
我有一个叫X的rails应用程序和一个叫Y的rails可安装引擎。应用程序X有Devise，引擎Y有CanCan，它与主机应用程序devise安装一起工作。为了分离主机应用程序和可安装引擎的关注点，引擎除了主机应用程序外，还提供了CanCan能力模型。我的问题如下，根据CanCan文档，您可以像这样更改默认的能力模型。我的问题是，如果我在可挂载引擎应用程序控制器中设置默认能力类，如下所示：
module Y
class ApplicationController < ActionController::Base
def current_ability
@curr
浏览 1提问于2012-05-21得票数 1
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1回答
我有如下的Pytorch回归模型：
model = nn.Sequential(nn.Linear(n_in, n_h_1),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(p=0.1),
nn.Linear(n_h_1, n_h_2),
nn.ReLU(),
nn.Linear(n_h_2, n_out))
如您所见，我使用了Dropout正则化层，其退出概率为0.1。
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
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我有一个神经网络，它接受维度(batch_size，100，1，1)的输入张量，并产生维度(batch_size，3，64，64)的输出张量。当使用模型对两个元素进行批量推断时，我会得到不同的结果，而对单个元素进行推断时，结果会有所不同。 使用下面的代码，我初始化了一个尺寸为(2,100，1，1)的pytorch张量。我将此张量传递给模型，并获取模型输出的第一个元素，并将其存储在变量result1中。对于result2，我只需通过模型直接运行原始输入张量的第一个元素。 inputbatch=torch.randn(2, Z_DIM, 1, 1, device=device)
inputEle
浏览 41提问于2020-08-14得票数 4
回答已采纳
对于gpus，由于速度优势，nchw模式是首选模式，但是对于tflite模型，在移动性能方面更好的模式是什么？现在，从pytorch到tflite的转换产生了一个工作的nchw模型，但是这种模式是最优的吗？
浏览 142提问于2021-03-17得票数 0
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我目前有一个抽象基类，我的几个模型都是从它继承的。我遇到了一个试图过滤它的问题。
我在Django中被告知您不能在abstract模型上进行筛选，而Django ORM只能搜索表。所以我发现的另一种选择是concrete (multi-table) inheritance。但是在阅读了之后，我希望还有另一种选择？
是否可以搜索Django中的抽象基类，即过滤器？我使用Django 1.6.1，除了对每个表进行过滤之外，还必须有其他选项。
浏览 1提问于2014-01-05得票数 1
回答已采纳
假设我们处理的是连续的特性和响应。我们拟合一个线性回归模型(假设一阶)，在CV之后，我们得到了一个好的r^2 (假设是r^2=0.8)。
为什么我们要选择其他的ML算法？我读过一些研究论文，他们尝试了不同的ML算法，并以简单的线性模型作为基本模型进行比较。在这些论文中，线性模型优于其他算法，我很难理解的是为什么我们会选择其他的ML算法呢？为什么我们不能满足于线性模型，特别是在其他算法表现不佳的具体情况下？
另一个问题是，如果这些算法表现不佳，他们在研究论文中介绍其他算法会得到什么好处？
浏览 8提问于2022-08-17得票数 -1
我正在尝试在sklearn中优化分类器和回归方法的hiperparameters。我有个问题。为什么在评估结果时，您选择例如最佳训练精度，而不是在测试中评估此结果，并使用其他训练精度迭代其他值以获得最佳测试精度？因为很明显，用于最佳训练精度的参数与用于最佳测试精度的参数不同。
谢谢!
浏览 1提问于2019-09-18得票数 0
1回答
我对机器学习中的回归模型有一个问题，我想知道我的方法是否正确。
我已经建立了回归模型，并用我的数据对其进行了训练，但我的模型预测的值总是比实际值高1.5倍。
我理解这是我的模型的习惯，考虑一下，因为它总是被预测1.5次。
在考虑了实际情况后，我将预测值除以1.5倍。比方说，我的模型预测在某些情况下是100，我计算了100/1.5，结果大约是66.6。
实际上，66.6不是预测值，我操纵了它。
这种操作对于回归是可接受的吗？我能把这个66.6提供给我的客户吗？
浏览 14提问于2017-07-18得票数 0
似乎有几种方法可以在iOS上运行Pytorch模型。
caffe2PyTorch(.pt) PyTorch(.pt) -> onnx -> -> onnx -> Core-ML (.mlmodel)PyTorch(.pt) -> LibTorch (.pt)PyTorch Mobile?
上述方法的区别是什么？为什么人们使用caffe2或Core (.mlmodel)，它需要模型格式转换，而不是LibTorch？
浏览 3提问于2020-06-05得票数 4
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1回答
我试图在先前观察的基础上建立一个预测商品价格走势的模型。模型应该学习常见的技术分析模式，例如头和肩。因此，我认为我应该使用一个有状态的LSTM，以便它能够保持一个长期的状态来跟踪技术分析模式。
另一方面，由于数据集每天更新，即增加新的观测，我需要模型不断学习和预测每一天。因此，为了更新每个新观测的模型参数，我认为我应该使用batch_size=1。
如果我使用最后N个观测值来预测下一个M步骤，模型的输入张量将具有(1, N, num_features)的形状：
`X_1, X_2, ..., X_N \rightarrow Y_1, Y_2, ..., Y_M #qcStackCode#`
浏览 0提问于2020-01-18得票数 1
回答已采纳
我已经使用pytorch训练了一个图像分类模型。
现在，我想把它从研究转移到生产流水线。
我正在考虑使用TensorFlow扩展。我非常怀疑我是否能够在TensorFlow扩展管道中使用我的PyTorch训练模型(我可以将训练模型转换为ONNX，然后转换为Tensorflow兼容格式)。我不想重写和重新训练训练部分到TensorFlow，因为这将是一个很大的开销。有没有可能或者有更好的方法来生产PyTorch训练过的模型？
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
10回答
如何在PyTorch中保存经过训练的模型？我读到过：
/用于保存/加载可序列化的对象。
/用于保存/加载模型状态。
浏览 18提问于2017-03-09得票数 346
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我有一个现有的模型，在这个模型中，我加载了一些预先训练好的权重，然后在pytorch中进行预测(一次一个图像)。我正在尝试将它基本上转换为pytorch闪电模块，并对一些事情感到困惑。 因此，目前，我的模型__init__方法如下所示： self._load_config_file(cfg_file)
# just creates the pytorch network
self.create_network()
self.load_weights(weights_file)
self.cuda(device=0) # assumes GPU and uses one. This
浏览 263提问于2020-05-03得票数 3
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1回答
我有一个包含两部分encoder和decoder的模型。它们中的每一个都是PyTorch模型。
我的推论如下。
features = encoder(input)
output = decoder(features)
我想把它们转换成一个ONNX模型，而不是两个ONNX模型。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2020-06-01得票数 0
当我使用three.js加载我的Collada时，FPS仅为5-7。我试着优化它与搅拌机和梅斯拉布，我可以加载它平滑，但模型变得更糟。有人能向我解释一下为什么我的模型是以低帧速率呈现的吗？你可以下载我的模型右。
浏览 1提问于2018-12-27得票数 2
回答已采纳
我正在尝试提取的全景输出的预输出特征图.
因此，为了获得部分模型输出，我遵循官方的Detectron2建模文档到。
请查找以下代码：
# Setting the model Configurations
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file(
"COCO-PanopticSegmentation/panoptic_fpn_R_50_1x.yaml")
)
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5
cfg.MODEL.WEIGHTS = mo
浏览 5提问于2020-06-08得票数 0
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我正在尝试为句子分类任务训练一个模型。输入是一个句子(整数的向量)，输出是一个标签(0或1)。我在各处看到过一些关于使用Bert和GPT2执行文本分类任务的文章。然而，我不确定我应该从哪一个开始。在自然语言处理中的这些最新模型中，您会使用原始变压器模型、Bert、GPT2、XLNet中的哪些模型作为开始？为什么？我更愿意在Tensorflow中实现，但我也可以灵活地使用PyTorch。谢谢!
浏览 5提问于2019-09-09得票数 8
2回答
我有一个问题，如何重新加载不同批量大小的pytorch模型。在训练中，我的批处理大小是64，但在推断中，我希望批处理大小是1(逐个输入数据)。这是我用来保存和恢复模型的代码：
torch.save(agent.qnetwork_local.state_dict(), './ckpt/checkpoint.pth')
saved_model = QNetwork(state_size=37, action_size=4, seed=0)
saved_model.load_state_dict(torch.load('./ckpt/checkpoint.pth'))
浏览 0提问于2018-09-20得票数 4
当我完成语义分割的训练任务(pytorch 0.4.1 GPU CUDA9.0)，并成功推断模型( pytorch 0.4.1)时，当我将pytorch版本切换到1.1.0时，我得到的结果略有不同。有什么问题吗？
浏览 61提问于2020-05-25得票数 0
我正在尝试创建一个模型，使用火把在救世主。我尝试在sagemaker.pytorch中从sagemaker.pytorch导入PyTorch中部署使用-sagemaker.pytorch模块。
但是，我想了解PyTorchModel在sagemaker.pytorch中的sagemaker.pytorch import PyTorchModel是什么。他们都有deploy()。我按照链接创建和部署模型。在这里我看不到在任何地方使用"PyTorchModel“。我想知道不同之处，以及何时使用什么。
到目前为止，我尝试了以下几种方法。
步骤1 : I称为pytorch估计器
pytorch
浏览 2提问于2019-08-22得票数 2
我有一个由模块组合组成的深度神经网络，如编码器、解码器等。在训练之前，我从预先训练的模型中加载其参数的一部分，仅用于模块的子集。例如，我可以加载一个预先训练好的编码器。然后，我想冻结预训练模块的参数，这样它们就不会与其他模块一起训练。在Pytorch中：
for param in submodel.parameters()
param.requires_grad = False
现在，我应该在学习期间继续对这些冻结的模块应用dropout，还是应该停用它(参见下面的示例)？为什么？
def MyModel(nn.Module):
...
def forward(x):
浏览 7提问于2020-07-29得票数 1
我正在学习“深度强化学习”，并在pytorch的强化学习(DQN)教程之后构建我自己的示例。
我正在实现参与者的策略如下: 1. model.eval() 2.从模型3. self.net.train()获得最佳动作
问题是:在eval()和train()模式之间来回往返是否会对优化过程造成任何损害？
该模型只包括线性层和BatchNorm1d层。据我所知，在使用BatchNorm1d时，必须执行model.eval()才能使用模型，因为eval()和train()模式有不同的结果。
在训练分类神经网络时，model.eval()只在训练结束后进行，但在“深度强化学习”的情况下，通常采用策略，
浏览 3提问于2019-10-18得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在制作一个用于人脸识别的CNN模型，其中我使用了Mobilenet。在训练时，我得到了高达90 %的val_acc，但当我在来自网络摄像头的真实视频或一些测试视频上测试它时，模型的性能很差。可能的原因是什么？我使用了没有顶层的MobileNet，并在其中添加了我自己的FC层。然后我开始训练模型。
浏览 25提问于2020-06-28得票数 0
1回答
如何在大数据集上估计精度？
、、、、
鉴于我有一个深度学习模型(前同事的交接)。由于某种原因，列车/开发集丢失。
在我的情况下，我希望将我的数据集分类为100个类别。数据集非常不平衡。数据集大小约为数千万
首先，我运行模型并获得对整个数据集的预测。
然后，我对每个类别(根据预测)采样100条记录，并获得10,000个测试集。
接下来，我标记了测试集的每个记录的基本事实，并计算了每个类别的精度、召回率和宏并得到了f1 -f1和F1-M宏。
如何估计整个数据集的准确性或其他指标？我使用每个类别精度的加权和(权重是整体预测的比例)来估计是正确的吗？
由于预测类别的分布与真实类别的分布不同，我想加权方法是行不通的。有谁能解释一下吗？
浏览 3提问于2020-01-19得票数 2
我目前正在用PyTorch中的自定义优化器训练一个ResNet18模型。 我使用的是CrossEntropyLoss()和PyTorch的ResNet18模型。在tensorflow中，输出具有所需的形状，但在pytorch中，为了找到准确性，必须找到预测标签的argmax。 如果我的batch size = 64是resnet模型，为什么预测的标签是形状64,1000 这1000个值对应于什么？
浏览 167提问于2021-10-13得票数 0
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1回答
虽然这个问题可能看起来很简单，但在其他地方找不到这个解决方案。
我有一个pytorch (.pt)文件，我正在尝试加载它。我知道我首先需要通过执行以下操作来构建模型
model = MyModel()
但是我的pytorch文件构建了一个模型(se_resnext101_32x4d)，我没有为它创建一个类。当我尝试这样做的时候
model = se_resnext101_32x4d()
我得到一个错误
name 'se_resnext101_32x4d' is not defined
我试着去做
import pretrainedmodels
model = pretrain
浏览 0提问于2020-12-29得票数 0
我正在Pytorch上测试预训练的inception v3模型。我给它提供了256x256的图像大小，并将它的大小调整到了299x299。在这两种情况下，图像都被正确分类。
谁能解释一下为什么PyTorch预训练模型可以接受不是299x299的图像？
浏览 16提问于2019-08-09得票数 4
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作为深度学习和pytorch的新手和初学者，我不确定我应该给你们什么输入来回答我的问题。但我会尽我所能让你们理解我的问题。我已经使用'model= torch.load(' model /resnet18-5c106cde.pth')‘在pytorch中加载了一个模型。但当我使用命令‘AttributeError= model.predict(test_image)’时，它显示了一个预测：'collections.OrderedDict‘对象没有'predict’属性。希望你们能理解我的问题，并提前感谢…
浏览 41提问于2021-05-01得票数 0
我正在做一个小组项目，我们已经决定使用这个Microsoft存储库作为我们的起点。这是一个项目，比较不同的框架和模型，以及它们为过滤个人数据而做NER的能力。
我们有几个开箱即用的模型，我们从SpaCy和Flair等框架中进行评估。我们还在培训基于项目中包含的数据生成器生成的数据的附加模型。
最近，我意识到数据生成器实际上只是接受一个包含模板的文件，例如下面的行：
The name in the account is not correct, please change it to [PERSON]
然后，[PERSON]部件将被替换为来自另一个文件的名称，其中包括几个名称。
我开始意识到只有
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
我正在研究一个TimeSeries模型，需要分析数据收集的异常。为了做到这一点，我使用了DetectSpikeBySsa.但问题是，我现在需要的是重新训练未来数据的模型。
我已经搜索了文档，而且我只了解其他类型的模型，比如LinearRegression。
// Pipeline that I used
var pipeline = context.Transforms.DetectSpikeBySsa(
outputColumnName: nameof(DataPredicted.Prediction),
浏览 1提问于2019-07-19得票数 0
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2回答
我正在使用Google colab。我想转换.pt模型从我的谷歌驱动器到.h5模型。我遵循链接https://github.com/gmalivenko/pytorch2keras和https://www.programmersought.com/article/57938937172/并安装库，还编写如下代码： %pip install pytorch2keras
%pip install onnx==1.8.1 import numpy as np
from numpy import random
from random import uniform
import torch
from
浏览 474提问于2021-07-29得票数 2
我用4通道图像(RGBY)标记了dataset。我想使用预先训练的分类模型(使用pytorch和ResNet50作为模型)。所有的pytorch模型的3个渠道，尽管。那么，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我下一种方式是加载模型：
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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目标:使用这个对albert-base-v2模型执行量化。
内核：conda_pytorch_p36.
第1.2和2.2节中的输出显示：
将香草BERT从PyTorch转换为ONNX，保持相同大小的，417.6 MB。
量化模型的比香草BERT、PyTorch 173.0 MB和ONNX 104.8 MB小。
但是，当运行ALBert时
PyTorch和ONNX模型的尺寸是不同的。
量化模型尺寸比香草大。
我认为这是模型性能较差的原因，与香草ALBert相比，ALBert的两种量化ALBert方法的模型性能都较差。
PyTorch：
Size (MB): 44
浏览 35提问于2022-01-20得票数 0
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我在Watson Knowledge Studio上工作，并在上面构建了一个自定义模型，但我为我的文档声明了许多关系，我的每个文档都与另一个.....after不同，即我已经成功地在NLU上部署了模型。但它返回的关系很少。返回关系有限制吗？
浏览 5提问于2018-03-17得票数 0
我正在PyTorch上构建自定义模型，并想知道如何为分布式培训实现快照逻辑。
如果一个模型是在多个spot实例上训练的，并且该模型是在BYO PyTorch映像上实现的，那么dpes如何知道要为一个失败的作业加载哪个快照呢？例如，有4个spot实例，它们生成4个快照。假设一个实例被终止-- SageMaker如何知道要加载哪个快照？
浏览 7提问于2022-10-15得票数 1
1回答
用KNN从ALS模型中查找最近项
、、、、
我有这样的数据集：
cid_int item_id score
1 678 0.5
2 787 0.6
3 908 0.1
. . .
. . .
现在，我将在这个pyspark上运行ALS模型，以便使用协作过滤获得推荐。
als = ALS(userCol= "cid_int", itemCol= "item_id", ratingCol= "score", rank=5, m
浏览 6提问于2022-06-29得票数 0
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我已经将一个自定义的Keras模型转换为Tensorflow.js的layersModel。我通过上传图像并在上传完成后调用预测来测试模型。用于预测的代码片段：
let img = document.getElementById('image')
let offset = tf.scalar(255)
let tensorImg = tf.browser.fromPixels(img).resizeNearestNeighbor([224,224]).toFloat().expandDims();
let tensorImg_scaled = tensorImg.div(off
浏览 0提问于2020-08-05得票数 0
在pytorch中，我想使用预先训练的模型并训练我的模型来向模型结果中添加一个增量，即：
╭----- (pretrained model) ------ result ---╮
input------------- (my model) --------- Δresult --+-- final_result
以下是我所做的：
用load_state_dict加载预训练模型的参数
设置所有预训练模型的参数requires_grad = False
创建我的模型并开始训练
但经过训练后，当我检查result (预训练模型的输出)时，发现它与原始预训练模型的
浏览 9提问于2021-12-07得票数 1
1回答
在cocos2d-spritebuilder3.4中，我创建了我的物理世界和我的球员，就像许多官方的例子一样。
self.sprite.physicsBody = [CCPhysicsBody bodyWithCircleOfRadius:10 andCenter:self.anchorPoint];
self.sprite.physicsBody.type = CCPhysicsBodyTypeDynamic;
etc...
所以，当我试图将我的雪碧移向右边时--例如
[self.sprite.physicsBody applyImpulse: CGPointMake(32,
浏览 2提问于2015-02-24得票数 0
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