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MLU100卷积核维度不一致是否会导致计算结果不一致?
我的回复:MLU100是FP16精度和INT8精度,INT8就不说了,通道裁剪了这么多,肯定精度会有影响。FP16精度的话,我猜测有2种可能性:1、触发了SDK的bug,2、通道裁剪导致FP16的精度损失扩散了
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tensorflow_models/official/transformer测试笔记
我的回复:#2pengaoao回复能交流一下吗能提供个完整的截图吗?
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活动帖 | 新年福利来啦!!!
我的回复:建议提供可以免费使用的测试云平台,供大家实践
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思元270多虚机共享怎么做
我的回复:寒武纪的MLU270支持将1个物理设备拆分成多个虚拟设备,然后这多个虚拟设备就可以透传给多个docker或者vm的实例使用了,但是配置方法不一样。我最近也在做寒武纪的虚拟化适配,有问题可以联系我
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寒武纪的MLU270上面的SSD模型最多支持的类别数量?有没有最大数量的限制?
我的回复:这个只和模型有关系吧
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请问哪里能下载到MLU270资料,或者能提供咨询电话吗
我的回复:给sales@cambricon.com发邮件
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寒武纪推出BANG编程语言
我的回复:啥时候支持Bang Python啊,C语言太难了
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在调试寒武纪Caffe框架的模型时,有哪些可用的精度优化手段?
我的回复:MLU2XX是FP32/FP16+INT16/INT8混合精度的,可以各种组合试试看,分通道量化也是个办法,但估计会影响性能吧。其实网上还有一些其他的量化算法,可以自己找个参考实现照猫画虎的集成到寒武纪的caffe量化工具里,反正寒武纪caffe的代码是开放的。
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寒武纪的编解码功能支持哪些标准?
我的回复:还支持VP8,VP9,但是从来就没见别人用过,也不知道是什么行业在用
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tensorflow-mlu是否支持tf-keras和keras
我的回复:keras调用的还是tf,所以理论上是支持的,因为寒武纪的实现的是tf的op。但是量化上就有收点限制,因为keras的模型格式不太一样,所以不能用fppb_to_intpb的工具,只能用环境变量的方式了
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