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liujing
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__bang_sub_const BUG?
我的回复:建议用__bang_sub来代替一下这个函数
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fail to lanuch kernel
我的回复:有效信息知道的不充分,像是xxx_op.cc的实现有问题。
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在MLU的run_ori_power_diff_pb的在线推理时出现core dumped
我的回复:参数传错了
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报错
我的回复:信息太少不能准确定位,大概是接口写的有问题。
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四选一的题目在make时报错
我的回复:路径错误
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函数调用
我的回复:入口函数只有一个__mlu_entry__ ,就像main函数一样,__mlu_entry__ 调用device,__mlu_device__之间是可以相互调用的
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离线推理时报错Segmentation fault,没有其他的错误信息,而且生成了core.xxx文件,是哪里有问题呢?
我的回复:一般是内存访问错误,看看哪个参数传错了
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keras_python_api_gen_compat_v1 failed (Exit 1)
我的回复:#8Pavone 回复tensorflow/stream_executor/mlu/mlu_api/lib_ops/mlu_lib_ops.cc: In function 'ten sorflow::Status stream_executor::mlu::lib::CreatePowerDifferenceOp(MLUBaseOp**, MLUTensor*, MLUTensor*, int, MLUTensor*, int)': tensorflow/stream_executor/mlu/mlu_api/lib_ops/mlu_lib_ops.cc:1924:96: error: c annot convert 'MLUTensor** {aka cnmlTensor**}' to 'cnmlTensor*' for argument '4 ' to 'cnmlStatus_t cnmlCreatePluginPowerDifferenceOp(cnmlBaseOp**, cnmlTensor** , int, cnmlTensor*, int)' CNML_RETURN_STATUS(cnmlCreatePluginPowerDifferenceOp(op, inputs_ptr, input3, outputs_ptr, len)); 变量类型就是我之前发的那个函数定义的呀 个人觉得是匹配的吧 input那里也没有报错的呀展开请把AICSE-demo/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/plugin_power_difference_op.cc 还有AICSE-demo/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/common/include/cnplugin.h 这两个文件里 cnmlCreatePluginPowerDifferenceOp 的部分都发出来看看
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post_processor出错
我的回复:post_processor是后处理代码,mlu的计算结果传到cpu后在这里获取并处理,看看是不是这里获取的输出结果不对
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在MLU端进行超大规模数据测试时如何才能提高精度呢?
我的回复:半精度浮点数可以表示的范围十分有限,尤其是小数位数较大的情况精度损失会比较严重。常⻅的精度损失情况为⼤数吃⼩数,⽐如 half 中 1000 + 0.5 = 1000,可以检查算法中是否有这样的情况,避免类似的运算。如果算法中有累加计算,可以通过将数字两两相加的⽅法,来避免相加数之间差距过⼤,从⽽有效避免⼤数吃⼩数的现象出现;也可以采⽤ Kahan 求和算法来获得更为精确的结果。如果上述方法无法解决,也可以尝试使用单精度浮点数来运算,但是mlu的单精度浮点的计算单元要少于半精度浮点,计算效率会偏低。
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