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浪漫土狗
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topk算子无法从小到大排序
我的回复:#4誓约回复import torchimport torch_mlu.core.mlu_model as ctct.set_core_number(16)ct.set_core_version("MLU270")torch.set_grad_enabled(False)a = torch.tensor(((1,2,3),(4,5,6)),dtype=torch.float32).to(ct.mlu_device())print(a.cpu())v,indx = a.topk(3,1,largest=False)#v,indx = a.topk(3,1,largest=True)print("v:",v.cpu())print("indx:",indx.cpu())[图片]对于二维以上的tensor设置largest=False,结果是从大到小排的设置largest= True,结果也是从大到小排的,和上面是一样的怎么让结果从小到大排??是我对largest的理解有错吗展开和研发确认过,这是个遗留的bug,这个版本比较老旧了,可以联系我们的客户支持,获取新的版本。
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用[ ]取值问题,select op 跑不上去
我的回复: 可以使用select或者index_select的方法来取第二个值
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topk算子无法从小到大排序
我的回复:您好,方便贴出您使用topk的这段代码和报错吗?我这边使用代码如下可以得出正常结果:import torchimport torch_mluimport torch_mlu.core.mlu_model as ctself_tensor = torch.randn((2,3,1,4),dtype=torch.float32)print('x.dtype: ',self_tensor.dtype)#largest = False#sorted = Truecpu_result = torch.topk(self_tensor, 2, 1)# largest, sorted)print(cpu_result[0])print("------------------")mlu_tensor = self_tensor.to(ct.mlu_device())mlu_result , index = mlu_tensor.topk(2,1)print(mlu_tersor.cpu())另外可以看一下/torch/src/catch/test/cnml/op_test/test_topk.py这个例子
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unet部署到mul220
我的回复:我这里有270的 你改一下生离线时的设备参数就可以了 需要的话可以留下邮箱 我发你
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分类网络在线示例 resnet50
我的回复:#5thinger回复示例中的使用的数据集为imagenet,有提供的下载路径吗?没搞懂它里面的结构,还有 export TORCH_HOME = "YOUR TORCH_HOME PATH" export VOC_DEVKIT = "YOUR VOC_DEVKIT PATH" export COCO_PATH_PYTORCH = "YOUR COCO PATH" export FDDB_PATH_PYTORCH = "YOUR FDDB PATH" export ICDAR_PATH_PYTORCH = "YOUR ICDAR PATH" 下面这几个路径展开imagenet里放置 0.jpg 1.jpg 。。。。。 这种命名就可以的(其实是什么无所谓 要跟他read到的filename.txt 对应上就可以,或者你如果不看性能可以把这里直接改成随机数),或者您留个邮箱 我把数据集和更简单的脚本发你
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mask精度损失严重
我的回复:mlu_trace_test.txt不好意思 代码是这个
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mask精度损失严重
我的回复:#7wj回复公版的mask 具体是指什么呢我们SDK里有自带的maskrcnn的demo ,然后使用的模型是e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.pth,可以参考我们官网https://cair.cambricon.com/#/home/resource?id=dfca80b6446243ac9e4816970851dd86&type=%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%88%97%E8%A1%A8
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分类网络在线示例 resnet50
我的回复:#2thinger回复https://www.cambricon.com/docs/pytorch/pytorch_10_inference/Pytorch_inference.html#id6 你好手册里面没有提到量化的事情,有完整的执行命令吗和执行步骤吗?展开python $CATCH_HOME/examples/online/test_clas_online.py -dataset_path $IMAGENET_PATH -quantization True -quantized_mode 1 -image_num 50 -mmode=CPU -quantized_model_path $TORCH_HOME/int8/checkpoints/ -network resnet50 类似这个命令 你可以修改下路径
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mask精度损失严重
我的回复:test_mask_lianghua.txt您好 附件是我跑的代码 因为论坛无法传PY文件,后缀我改成了txt。跑这个报错疑似是在我们适配算子中一些参数是写死了的,所以会出现这种报错,或许有用公版的mask试过吗?
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分类网络在线示例 resnet50
我的回复:请问这个pth是你已经量化过的吗?需要先--mmode CPU --quan***(执行量化后再使用量化后模型对MLU进行推理
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