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浪漫土狗
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mm设置绑核的参数失效
我的回复:2. 绑cluster完全通过param.visibleCluster来实现。具体请参考 请问具体参考的是哪里
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P2PNet模型移植出错,报错RuntimeError: CNRT error: Failure on Queue.
我的回复:#7雕刻时光回复有查到原因吗?您好 已回复 代码请见附件。
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P2PNet模型移植出错,报错RuntimeError: CNRT error: Failure on Queue.
我的回复:P2PNet.zip您好,这边试试用附件中的代码(量化+推理),我这边在0.16.0的docker上跑时可以生成离线模型的。
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PyTorch框架的Yolov5移植,官方模型检测不到内容的问题
我的回复:#9shilei回复[图片]Pytorch_Yolov5_Inference-master.zip您好,里面包含了我的模型除了NC的部分需要修改 anchor的大小等可能也要做一些修改 你是完全没有框还是框的位置不对?
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WideDeep算法Embedding层出错
我的回复:#4浪漫土狗回复修改为:X[:, self.feature_index[feat][0]:self.feature_index[feat][1]].cpu().long().to(device))同时 predict函数中的y_pred要.cpu()在做后边的计算展开这只是最简单的改法,最好是在进入mlu之前就把这个tensor to到cpu上换成long型
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WideDeep算法Embedding层出错
我的回复:修改为:X[:, self.feature_index[feat][0]:self.feature_index[feat][1]].cpu().long().to(device))同时 predict函数中的y_pred要.cpu()在做后边的计算
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WideDeep逐层推理错误
我的回复:您好 您这个报错及代码和WideDeep算法Embedding层出错 - 寒武纪软件开发平台 - 开发者论坛 (cambricon.com) 是相同的,可以参考里的回复
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WideDeep算法Embedding层出错
我的回复:您好,nn.Embedding这个算子不支持float类型传入,我们mlu也是遵循这个原则,因此需要在cpu上将X[:, self.feature_index[feat][0]:self.feature_index[feat][1]]这个转为Long型在to到mlu上即可避开这个问题。
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mlu算子的libtorch输出input不对
我的回复:您好 方便把整个的流程或者工程包传上来吗?
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PyTorch框架的Yolov5移植,官方模型检测不到内容的问题
我的回复:您好,【这个yolov5s_1.3a.pt是如何得到的?是否需要其他操作?】公版模型的权重是FLOAT16类型的,在降版本的时候可以这样执行:model = torch.load("weights/yolov5s.pt",map_location=torch.device('cpu'))state_dict = model["model"].float()torch.save(state_dict.state_dict(), "yolov5s.pt", _use_new_zipfile_serialization=False)整个代码在压缩包内,是基于https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/v3.0/ 做的,其他改动与课程一致,您可以看下。yolov5-3.0_mlu.zip
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