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关于conv3d的使用
我的回复:推理时候输入的数据类型是half类型吗?如果不是修改成half输入类型
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faster rnn在docker镜像中量化问题
我的回复:看起来像是rpn算子的问题,请问sdk的版本号是多少?
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NRAM中定义数组过大时,运行出错(不是编译链接出错)
我的回复:79行<<<>>>按规定传一下参数试试,另外kernel里面的递归调用最好做一下所需总空间的判断
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cnrtConvertFloatToHalf转换慢
我的回复:cnrtConvertFloatToHalf 是cpu的接口,没有做并行处理,如果需要做数据类型转换的话,可以尝试cnrtCastDataType 这个接口。如果考虑性能的话,建议量化部分用bangc 提供的内建函数实现
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使用BANGC编程错误代码632036,数据传输错误
我的回复:#11sunxiaofeng回复感谢您,我更改了编译选项增加了--bang-device-only 这个问题解决了,这个编译指令有什么特殊的编译结果影响嘛展开没有,只是区分混合编程还是通用的异构编程
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关于conv3d的使用
我的回复:你可以设置环境变量 export TORCH_MIN_CNLOG_LEVEL=-1,看一下算子的输入输出信息
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use_firstconv对结果的影响
我的回复:#5mq回复网络只有一层,use_firstconv=1时输出有少量精度损失,而use_firstconv=0时输出则完全不对展开网络结构只有一层?是验证单层精度吗?输入是实际输入吗,结果准确性和cpu对比?
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使用BANGC编程错误代码632036,数据传输错误
我的回复:#9sunxiaofeng回复感谢您,我试过使用方式按照BANGC开发者手册的方式是没问题的,但是还想探究一下这个cnrtInvokeKernel方式是不是有什么方法解决展开如果使用通用的异构编程,在cncc编译时候需要加上--bang-device-only,具体使用可参考bangc开发这手册”Mixed Programming Model“该部分的说明
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官网上的SDK下载地址全部报错500,请修复一下
我的回复:您好,刚才试了一下,我这边是可以的,建议稍后再试一下
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使用BANGC编程错误代码632036,数据传输错误
我的回复:#7sunxiaofeng回复cncc是2.15.2,cnrt是4.10.1版本建议使用的形式调用kerenl。具体调用方式可以参考cnrt的用户手册
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