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fastreid 关于firstconv std和mean的设置问题
我的回复:#4true2009fans回复转化完离线模型之后,量化时的模型都设置了std和mean,如果采用跟resnet一样的预处理,只是resize 的大小不一样,所得到的特征向量相似度都在0.9以上, 如果在预处理时对数据进行标准化,结果跟用cpu 推理时的结果也是相差比较大,希望能帮忙解答一下展开标准化的代码如下:
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fastreid 关于firstconv std和mean的设置问题
我的回复:转化完离线模型之后,量化时的模型都设置了std和mean,如果采用跟resnet一样的预处理,只是resize 的大小不一样,所得到的特征向量相似度都在0.9以上, 如果在预处理时对数据进行标准化,结果跟用cpu 推理时的结果也是相差比较大,希望能帮忙解答一下
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fastreid 关于firstconv std和mean的设置问题
我的回复:本来想用dump工具打印一下,但提示torch_mlu没有dumptool包,如果可以的话,能提供一下带有dump工具的mlu包吗
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fastreid 关于firstconv std和mean的设置问题
我的回复:我测了下,下面是mlu逐层推理时,设置 mean = [0.485, 0.456, 0.406] std = [0.229, 0.224, 0.225] 的结果:这样设置之后结果有点还是跟cpu推理时有差距,融合模式运行也有差距
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fastreid 关于firstconv std和mean的设置问题
我的回复:代码是根据/torch/examples/online/test_clas_online.py 写的,有个疑问是为什么用cpu推理和mlu推理时的std和mean设置不一样,是因为firstconv在用cpu推理时失效了吗?
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channel 和cluster 的关系
我的回复:#1jiapeiyuan回复这个表诉有点问题,不是channel的数据送到cluster中,是cluster去channel中取数据。没有设置cluster亲和性的话,那就是负载均衡的去调度(保证温度也均衡),调度到了哪个idle的cluster,那个cluster就开始工作了展开哦哦 cluster和core有什么关系吗? 我执行cnmon info 看到core是按0-3 4-7排列的
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离线模型batch问题
我的回复:#1jiapeiyuan回复是运行的union1模式(用4个小核)吗?下面回答是按照union1的模式去解释的。1)4 batch的硬件时间应该会小于1 batch的4倍,肯定不是线性的,至于具体有多大的收益,取绝于模型结构。2)4batch模型在n方向是4,底层算子在拆分任务时,可控制的维度比较充足,拆分的效果更好。1batch n方向是1,只能在hwc三个方向拆,选择的余地比较有限,会出现“1个小核在干活,其他3个小核在闲着”的情况比较多,吞吐就不如4batch的展开哦哦 union1指的是转化模型时指定core_num为4吗?
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resnet50概率输出问题
我的回复:#2zhaodeming回复您好,建议给下详细信息,包括:是哪个版本的容器。另外,输出的概率范围是0-100,可能是由于代码在后处理内部将输出概率乘了100,也就是xx%。可以debug后处理代码,找到该处展开您好,容器版本如下,yellow.hub.cambricon.com/pytorch/pytorch:0.16.0-centos7.6
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resnet50概率输出问题
我的回复:还有个问题,能麻烦给一份文件常用模型resnet50,yolov5等的fps数据吗?
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resnet50模型转化问题和板卡运行状态问题
我的回复:是需要先量化模型再转化为离线模型吗?
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