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mlu270在线推理和离线推理结果偏差较大
我的回复:精度偏差不是必然存在的,你描述的情况,很可能是模型融合过程中遇到了不支持的情况或者bug,需要具体模型具体分析。比较笨的办法是把模型去掉一段,排除下是在那段出的问题。
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使用Image.open加载的数据集如何增大batch_size?
我的回复:Image.open是PIL(Python Image Library)的API,你可以查看相关工具的手册,这个不是寒武纪sdk的工具。
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【计算偏好模式】调优指南中生成magicmind模型时的设置计算偏好fast模式的问题
我的回复:magicmind内部的优化主要有图优化和图融合技术,具体的细节没有办法在这里详细解释。使用fast模式会采用一些更加激进的优化策略,但是激进的优化策略有时候会带来明显的精度损失,所以默认会采用比较稳定和保守的优化策略。如果您的模型在fast模式下确认精度没问题,或者损失在可接受范围内,就可以使用fast模式,这个是需要尝试的。
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如何尽量减少memcpy部分的耗时?
我的回复:#2RichardZQ回复已经采用了这样的方式,但仍有很长时间的耗时,请问是否有更进一步的优化方法呢?没有了
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STDC-seg适配270板卡问题
我的回复:#6ZHhaowei回复加上print这行报错就是上面说的那个,删掉最后一行的print(res),报错就变成Segmentation fault (core dumped)了,很神奇,我就是在GitHub上扒下来的展开你从哪里扒的,可否贴个链接?
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【PyTorch 】编译完成后import torch_mlu报错
我的回复:请问您是否修改了/torch/src/下catch、torch的代码呢?自己编译torch的原因是自定义了算子吗?
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CNNL,CNML什么区别?
我的回复:CNML主要是针对MLU220 MLU270系列硬件的算子库,而CNNL是针对MLU290 MLU370系列的。主要区别如下:(1)CNML算子库是不支持shape可变的,CNNL是支持shape可变的。(2)CNML主要是面向模型融合推理,而CNNL是支持训练的。MLU370用CNNL,MLU220/270用CNML
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cnrtLoadModel()能加载哪些模型
我的回复:cnrtLoadModel加载的就是.cambricon格式的模型,你在例子中看到的.mef文件其实也是.cambricon格式模型,只是文件名后缀不同而已
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UNet模型MagicMind创建 MagicMind Parser报错'NoneType' object has no attribute 'set_dimension'
我的回复:可以把你的json配置文件贴出来吗?看样子是json配置文件有问题
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pytorch jic.trace融合后.cpu().numpy()不支持
我的回复:可以在具体描述下你问题的背景信息吗?是要用torch with magicmind跑某个模型的推理?
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