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true2009fans

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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： 0

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 0

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 0

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 0

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？ 0

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 0

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？ 0

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 0

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？ 0

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？ 0

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