切换版块
×
基础软件平台
PyTorch开发
TensorFlow开发
编解码及SDK开发
BANG语言与计算库
开发工具链
MagicMind开发
软件栈百科
云平台集成
硬件产品专区
MLU370系列AI加速卡
MLU270系列AI加速卡
MLU220系列AI加速产品
经验方案交流区
经验案例与实践分享
开发者服务
开发者活动
公告与版务
高校支持
《智能计算系统》
签到
版块
社区
文档
SDK下载
370系列
200系列
开发平台
官网首页
注册
登录
全部版块
基础软件平台
硬件产品专区
经验方案交流区
开发者服务
高校支持
发布新帖
登录/注册
LV.1
gg
366
积分
2
赞
5
帖子
23
回复
1
收藏
TA的动态
TA的帖子
TA的回复
离线推理实验报错[cnrtError] [68177] [Card : 0] symbol does not exist
我的回复:找到了 在/opt/AICSE-demo-student/demo/style_transfer_bcl/models/offline_models/*.cambricon_twins 里有离线模型的详细参数
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:问题找到了在我分别运行下面两句代码时,只有第一个会报错,其中out就是tf.power_difference(***)print(sess.run(out,feed_dict=feed_d))print(sess.run(tf.power_difference(inn1,inn2,2)))这说明我之前进行算子融合时应该是某个部分写错了,导致生成的op没法与feed_dict配合使用
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:重新排版我在run_ori_power_diff_pb()里sess.run(outout_tensor, feed_dict={//input&pow}) 但是会报出段错误,我怀疑是moments_15/PowerDifference这个节点的问题 因此使用了sess.run(node, feed_dict={//input&pow}) 而node节点分别是moments_15/PowerDifference节点的前置节点,旁路节点,merge节点和moments_15/PowerDifference节点自身 in1 = sess.graph.get_tensor_by_name('Conv2D_13:0') sub15 = sess.graph.get_tensor_by_name('sub_15:0') div15 = sess.graph.get_tensor_by_name('div_15:0') out = sess.graph.get_tensor_by_name('moments_15/PowerDifference:0') 结果显示merge节点和moments_15/PowerDifference节点本身计算时会出现段错误 所以认定错误根源是moments_15/PowerDifference节点为此我在run_ori_power_diff_pb()注释掉原模型文件,使用run_numpy_pb()的模型文件并依次分别sess.run计算[in1, in2], outpd=tf.power_difference(in1,in2,2), output_tensor---feed_dict={//input_x&out_pd}最终并没有报错,且生成的图像跟第一个基本无差别
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:#7w3jc 回复run_ori_power_diff_pb()是取X_content、add_37和moments_15/PowerDifference_z,run_numpy_pb()是X_content、add_37、moments_15/PowerDifference、Conv2D_13和moments_15/StopGradient,检测一下自己程序吧。展开是的, 你没理解我意思 我在run_ori_power_diff_pb()里sess.run(outout_tensor, feed_dict={//input&pow}) 但是会报出段错误,我怀疑是moments_15/PowerDifference这个节点的问题 因此使用了sess.run(node, feed_dict={//input&pow}) node节点分别是moments_15/PowerDifference节点的前置节点,旁路节点,merge节点和moments_15/PowerDifference节点自身 in1 = sess.graph.get_tensor_by_name('Conv2D_13:0') sub15 = sess.graph.get_tensor_by_name('sub_15:0') div15 = sess.graph.get_tensor_by_name('div_15:0') out = sess.graph.get_tensor_by_name('moments_15/PowerDifference:0') 结果显示merge节点和moments_15/PowerDifference节点本身计算时会出现段错误 所以认定错误根源是moments_15/PowerDifference节点
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:#5gg 回复这个是上面计算出的x1,x2节点值 input1 = sess.graph.get_tensor_by_name('Conv2D_13:0') input2 = sess.graph.get_tensor_by_name('moments_15/StopGradient:0')展开同时,分别sess.run了sub15 = sess.graph.get_tensor_by_name('sub_15:0') div15 = sess.graph.get_tensor_by_name('div_15:0') out = sess.graph.get_tensor_by_name('moments_15/PowerDifference:0') 发现只有后面两个会报段错误,所以基本可以肯定是powerDifference这个节点的问题
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:#4w3jc 回复取的张量结点对不对?改了什么东西不贴出来没法给你分析这个是上面计算出的x1,x2节点值 input1 = sess.graph.get_tensor_by_name('Conv2D_13:0') input2 = sess.graph.get_tensor_by_name('moments_15/StopGradient:0')
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:因为我修改过sess.run的内容,发现在powerdifference之前的结果都计算正常所以我怀疑是算子的问题,于是,我使用了numpy的模型文件,因为他的模型里这一节点是断开的model_name = os.path.basename(args.numpy_pb).split(".")[0]于是,我就跟numpy部分的实现方法一样,先sess.run出来powD..所需的两个输入再使用sess.run(tf.power_difference(x1, x2, 2)),最后再sess.run出最后的output_tensor。但是却没有任何报错,直接运行正常,风格迁移后的图片也与CPU版很相似所以在这里求助大家,这种问题可能错误点在哪里
0
实验二中在补全transform_mlu.py文件时报错
我的回复:现在遇到一个很奇怪的问题在补全run_ori_power_diff_pb()时,若是使用原本代码的模型model_name = os.path.basename(args.ori_power_diff_pb).split(".")[0]会出现段错误./run.sh: line 5: 18065 Segmentation fault (core dumped) python transform_mlu.py ../../images/yasuo.jpg ../../models/int_pb_models/udnie_int8.pb ../../models/int_pb_models/udnie_int8_power_diff.pb ../../models/int_pb_models/udnie_int8_power_diff_numpy.pb
0
风格迁移生成的奇怪图片
我的回复:同样的暗黑风格很奇怪,难道是跟楼下的同学犯了一样的错误?
6
实验一中PluginOp接口封装部分
我的回复:#3gg 回复/opt/AICSE-demo-student/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/plugin_power_difference_op.cc: In function ‘cnmlStatus_t cnmlCreatePluginPowerDifferenceOp(cnmlBaseOp**, cnmlPluginPowerDifferenceOpParam_t)’: /opt/AICSE-demo-student/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/plugin_power_difference_op.cc:95:33: error: too few arguments to function ‘cnmlStatus_t cnmlCreatePluginOp(cnmlBaseOp**, const char*, void*, cnrtKernelParamsBuffer_t, cnmlTensor**, int, cnmlTensor**, int, cnmlTensor**, int)’ nullptr, 0);//wt ^ In file included from /opt/AICSE-demo-student/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/cnplugin.h:23:0, from /opt/AICSE-demo-student/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/plugin_power_difference_op.cc:24: /opt/AICSE-demo-student/env/neuware/include/cnml.h:31717:27: note: declared here CNML_DLL_API cnmlStatus_t cnmlCreatePluginOp(cnmlBaseOp_t *op, ^ /opt/AICSE-demo-student/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/plugin_power_difference_op.cc: In function ‘cnmlStatus_t cnmlComputePluginPowerDifferenceOpForward(cnmlBaseOp_t, cnrtInvokeFuncParam_t, cnrtQueue_t)’: /opt/AICSE-demo-student/env/Cambricon-CNPlugin-MLU270/pluginops/PluginPowerDifferenceOp/plugin_power_difference_op.cc:111:38: error: cannot convert ‘cnrtInvokeFuncParam_t*’ to ‘cnmlTensor**’ for argument ‘2’ to ‘cnmlStatus_t cnmlComputePluginOpForward_V4(cnmlBaseOp_t, cnmlTensor**, void**, int, cnmlTensor**, void**, int, cnrtQueue_t, void*)’ queue);展开其中主要错误在于cnmlCreatePluginOp这个函数传参少了, 其他几个样例中这里分别有4个参数 input_cnml_tensors, input_num, output_cnml_tensors, output_num, 请问这里这几个参数分别代表什么意思?
2
上一页
1
2
3
4
5
6
下一页
Github
开发平台
文档中心
新手必读
官方微信
版权所有 © 2024 寒武纪 Cambricon.com 备案/许可证号:
京ICP备17003415号-1
关闭