2 Commits

Author	SHA1	Message	Date
FishmanTheMurloc	4787f4f2f9	尝试复现RodNet的训练结果 (#1688) ... * 增加RodNet必须支持训练的单元测试；RodNet的torch链路改造成全张量计算，由此把之前忽略的参数dz、h_coeff、offset变得可学习 * 了解到损失函数CrossEntropyLoss内置了softmax，因此从forward方法中移出；offset是手动指定的偏置值，不是学习得到的，因此也移出到单独的PostProcess方法中 * 根据得到的源码整理RodNet；新增在数据集上达到一定准确率的单元测试	2025-06-14 20:03:14 +08:00
FishmanTheMurloc	0c02808626	使用TorchSharp重写RodNet，以利后续优化 (#1613) ... * 使用TorchSharp重写RodNet，以利后续优化 * 增加一个外部torch加载配置来代替直接的依赖，如配置不生效则使用原先手搓的算法 * BgiOnnxFactory取消单例，改为在App服务类中注册为单例，由此修复了一堆单元测试 * BgiOnnxFactory中几个静态方法改为成员方法以和App解耦；因不再有多个mat源供消耗，FishBite中文字块算法不再改动传入的mat，使得后续串联的算法不受其影响 * 将BehavioursTests中临时的配置读取方式改为读取主项目编译环境中的json文件；新建单元测试的README * 将RodNet算法更新到 010006a44c 的版本；RodNet中关于torch库推理和直接数学计算的校验移至单元测试 * 更新RodNet算法至最新：add5672731 * 注释调试用的代码	2025-06-01 15:16:54 +08:00