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家乡的日出

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能否支持获取中间层的的输出结果 我的回复：#1lanhao回复可以使用逐层dump工具（参见cambricon pytorch用户手册），或者使用逐层模式在模型文件中np.savetxt保存中间层的结果，与cpu进行对比展开np.savetxt保存中间层的结果，能不能分享个例子?用个简单点的例子都可以。 0

MLU220上valgrind工具安装 我的回复：#2jiapeiyuan回复valgrind只能检测host侧的cpu内存情况，无法检测device侧的内存是否泄漏我用watch -n 1 cnmon，进行肉眼观察，device侧增增减减，基本没有问题。 0

MLU220上valgrind工具安装 我的回复：make的时候，遇到如下问题，求解答？ 0

高版本pytorch移植问题（tensorflow) 我的回复：yolov5我不知道，但是我遇到类似问题，在移植arcface的时候，模型是高版本pytorch.重新加载再保存模型，设置use_new_zipfile_serialization=False。然后再转cambricon.代码如下：weight_cp =weight.replace(".pth","_no_use_new_zip.pth")torch.save(model.state_dict(), model_cp,_use_new_zipfile_serialization=False) # 训练所有数据后，保存网络的参数 0

错误码排查方法 我的回复：#1zhaodeming回复您好，根据图中的第二行错误来看，是MLU ERROR UNKNOWN原因。可能是使用了错误的板卡，另外，我们想问下，您使用的是MLU100板卡吗，因为从第一行的C10来看是使用了MLU100展开是MLU270 0

cncc将.mlu文件编译成库的CMakeLists.txt或者cncc命令 我的回复：#12tanhaojue回复您好，-bang-device-only是面向设备侧编译程序，通常与-s选项配合使用，生成MLISA汇编代码。展开您好，谢啦谢啦！666 0

cncc将.mlu文件编译成库的CMakeLists.txt或者cncc命令 我的回复：#10tanhaojue回复您好，可以试一下在链接成.so文件的时候加上参数-fPIC，即 g++ xxx.o -I /usr/local/neuware/include -L /usr/local/neuware/lib64 -lcnrt -fPIC -shared -o xxx.so，将.o文件链接成.so文件。展开已经解决，主要是缺了一个参数，--bang-device-only，这是为什么呢? 0

cncc将.mlu文件编译成库的CMakeLists.txt或者cncc命令 我的回复：#8tanhaojue回复您好，可以说明一下，之前成功和现在失败之间做了些什么操作吗？看报错是bangc kernel 版本太高，可以贴一下您的BANG C Version CNCC Version MLISA Version CNAS Version等版本信息。展开cncc v2.15.2 clang version 5.0.1 (tags/RELEASE_501/final) (based on LLVM 5.0.1) Target: x86_64-pc-linux-gnu Thread model: posix InstalledDir: /usr/local/neuware/bin Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5 Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5.4.0 Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6 Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6.0.0 Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7 Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.3.0 Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/8 0

cncc将.mlu文件编译成库的CMakeLists.txt或者cncc命令 我的回复：遇到一个新问题，报2021-09-18 09:43:16.793922: [cnrtError] [24753] [Card : 0] bangc kernel version too high, not support here.2021-09-18 09:43:16.793987: [cnrtError] [24753] [Card : 0] [transpose_ex.cc:97] CNRT error, code=632043(The version of kernel bin compiled by CNCC is too high.) "cnrtInvokeKernel_V2((void *)&transpose_kernel, dim, params_, ktype, queue)"108usec used in parrallel kerneltranspose after ...截图如下：矩阵的转置结果矩阵在没有转之前我赋值全是1，现在是没有转置成功的情况。 0

cncc将.mlu文件编译成库的CMakeLists.txt或者cncc命令 我的回复：#4tanhaojue回复您好，可以试一下在生成.o文件的时候加上参数-fPIC，即cncc --bang-mlu-arch=MLU270 -c xxx.mlu -o xxx.o -fPIC展开遇到一个新的问题？报告 [cnrtError] [24753] [Card : 0] bangc kernel version too high, not support here. 转置的结果还不对， 0

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