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Sunshine

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MLU100卷积核维度不一致是否会导致计算结果不一致？ 我的回复：#3HelloAI回复1、debug的方法，最原始的方法是逐步的将模型去掉一部分，然后再对比CPU和MLU的结果，看是从哪一层开始精度差异变得明显的。如果是逐步累计的，那看下输出的数值是否在某一层已经超出了FP16能表示的范围。2、即使裁剪后在GPU上训练过，在低精度（FP16）推理是也一样有可能出现精度飞掉的情况，因为一般通道越少，对精度的损失容忍度越低。展开好的感谢 1

MLU100卷积核维度不一致是否会导致计算结果不一致？ 我的回复：#1HelloAI回复MLU100是FP16精度和INT8精度，INT8就不说了，通道裁剪了这么多，肯定精度会有影响。FP16精度的话，我猜测有2种可能性：1、触发了SDK的bug，2、通道裁剪导致FP16的精度损失扩散了展开感谢您的回复：我们采用的是FP16精度的。2种可能性：1、触发了SDK的bug：请问这个怎么确定呢？怎么定位SDK的bug？2、通道裁剪导致FP16的精度损失扩散了：第二中情况的模型是在GPU上训练出来的，不是原始resnest50裁剪通道得到的。这种情况也会导致精度损失扩散吗？ 1

CNML从入门到精通——（1）引言 我的回复：怎么不更新了呢？还是换地方了更新了？ 7

MLU100 算子添加__sync_all后报错 我的回复：[cnrtError] [23063] [Card : 0] MLU unfinished. cnrtStream fail. [cnrtError] [23063] [Card : 0] barrier sync time out. 0

MLU270 SDK1.7.0 YOLOv5s模型离线部署 我的回复：#2hikck回复你的10分类可以在逐层模式正常输出吗？我用了四分类怎么输出的框不对80类别是可以正常预测的，可以按照80类别训练，10分类扩展为80分类。 0

YOLOv5版本 我的回复：#1andy_marvelous回复您好，论坛上提供的yolov5s是在pytorch框架下训练得到的，使用的代码和配置文件是v3.0。建议您使用https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v3.0 。展开好的好的感谢 0

MLU270 CNML样例编译问题 我的回复：#1lalalu回复这个怎么编译不是在寒武纪的文档里吗？CNGDB，BANG_C开发者文档。已找到解决办法！谢谢！ 0

MLU270 Pytorch-v1.7.0SDK 逐层dump失败 我的回复：#8zhaodeming回复您好，还需要gdb的bt命令，gdb的bt调试可以先参考下网上的一些教程。另外，是需要删除哪些回复呢您好 bt命令后结果如下： Thread 1 \"python\" received signal SIGSEGV, Segmentation fault. 0x00007fff30909322 in torch_mlu::MLUTensorImpl::cpu_data() () from /torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch_mlu/csrc/lib/libaten_mlu.so (cn-gdb) bt #0 0x00007fff30909322 in torch_mlu::MLUTensorImpl::cpu_data() () from /torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch_mlu/csrc/lib/libaten_mlu.so #1 0x0000000000000000 in ?? () (cn-gdb) 您好 bt信息如上，您方便的话可以加我下QQ吗，我截图发您（2637177427） 0

MLU100 SDKv8.1.0 Pytorch框架可以跑FasterRCNN吗 我的回复：#3zhaodeming回复您好，MLU100这个版本下不支持Faster RCNN的运行现在有一个mmdetection框架训练的Fasterrcnn（Pytorch模型），想要部署到MLU100上，有可行的方案或者建议吗 0

MLU100 SDKv8.1.0 Pytorch框架可以跑FasterRCNN吗 我的回复：MLU100 SDKv8.1.0 Pytorch 版本是1.0 torchvision版本是0.2.1； torchvision的model里面没有fasterrcnn，有没有办法在MLU100上编译一个高版本的Pytorch和torchvision呢？ 0

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