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jiapeiyuan
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MLU220上valgrind工具安装
我的回复: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
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PyTorch框架的Yolov5移植教程出现Invalid device number
我的回复:#2xukefang回复是的,测试环境是没有卡的,是不是也可以通过ct.set_device(-1)在不带mlu设备的环境下生成离线模型呢?展开可以
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mask分支MLU220推理精度问题
我的回复:这个问题前面问过,建议在原帖上跟踪
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模型量化时报错:TypeError: 'str' object is not callable
我的回复:#5誓约回复想问下大佬们,会不会因为某个卷积层或者别的某个层是自定义的,或者是半自定义的,导致无法量化,有可能会报这个TypeError: "str" object is not callable错误吗展开你自定义了卷积层吗,怎么定义的?设置ct.set_device(-1)能运行正常吗
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无法被量化的卷积层或者某个层如何被量化,或者如何跳过?
我的回复:卷积/全连接 层一定可以被量化,而且必须量化。其他层都不能量化
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PyTorch框架的Yolov5移植教程出现Invalid device number
我的回复:是不是没有找到mlu device,或者没有映射到docker里?cnmon看下能读到卡的信息吗。如果没卡,可以使用cpu量化,加一句 ct.set_device(-1)
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可以使用cnstream转码吗
我的回复:有推流模块,叫rtsp_sink。也支持自定义模块
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模型量化时报错:TypeError: 'str' object is not callable
我的回复:前面已经报了cnmlerror:no mlu device,如果没有设备的话,不能用mlu做量化。可以使用cpu,设置ct.set_device(-1)试试
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关于MLU系列加速卡能否跳过输入和权重中的零值疑问
我的回复:没有特殊处理,0值也要计算
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可以使用cnstream转码吗
我的回复:没有现成的demo,可以在目标检测demo基础上删掉一些模块,samples/cns_launcher/object_detection 这个demo中的推理和画框功能删掉,只剩解码+编码,并在编码json中把input_frame配置为mlu,可以减少一次D2H,H2D的拷贝
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