还有个bug，在使用LOSO.py训练时，在trainer.py中有两个参数best_acc1 = 0和best_f1 = 0（在72行）。应当把这两参数放在def trainer里面。而且要放在global best_acc1和global best_f1下面赋值，不然会报错。如果不把这两个参数（best_acc1 = 0和best_f1 = 0）放在def trainer里面，当有一个sub因为准确率达到100%退出训练时，接下来所有的sub都会因为best_acc1没有被赋值为0，而是接着上一个100%而退出训练。最终所有的sub都会只训练一次。

[yinlu0221]

          还有个bug，在使用LOSO.py训练时，在trainer.py中有两个参数best_acc1 = 0和best_f1 = 0（在72行）。应当把这两参数放在def trainer里面。而且要放在global best_acc1和global best_f1下面赋值，不然会报错。如果不把这两个参数（best_acc1 = 0和best_f1 = 0）放在def  trainer里面，当有一个sub因为准确率达到100%退出训练时，接下来所有的sub都会因为best_acc1没有被赋值为0，而是接着上一个100%而退出训练。最终所有的sub都会只训练一次。

Originally posted by @whiteany in #2 (comment)

[yinlu0221]

你好，请问您跑成功了吗，能否分享一下vit的预训练文件B_16_imagenet1k.pth，我在网上找了很多不太匹配。
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