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Xinqian

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【MLU270】mlu pytorch tensor赋值时报错 我的回复：#5lhscau回复你好，CNML手册中对tensor输入描述如下：[in] input_tensor: Input. A 4‑dimensional MLU input tensor, the shape is [ni, ci, hi, wi] 你目前的输入，与MLU tensor要求不符合，可以扩充维度，如：xyz = torch.randn((4,1024,3,5),dtype=torch.float)或者就是参考上面回复的代码，在CPU中进行切片处理。展开好的，谢谢！ 0

【MLU270】conv2d报错：RuntimeError: To do for CPU 我的回复：#1sunxiaofeng回复是不是需要先量化一下啊好的，谢谢，量化后可以了，但是在对MLU上的高维（大于1维）tensor进行切片操作的时候，会报size不对的错误，请问这是什么原因呢 0

【MLU270】conv2d报错：RuntimeError: To do for CPU 我的回复：#2lhscau回复你好！在使用该算子前，需要量化，使用方法，可参考手册说明：https://www.cambricon.com/docs/pytorch/pytorch_5_quickguide/Pytorch_quickguide.html#id5代码可以参考框架中例子：/torch/src/catch/test/cnml/op_test/test_conv2d.py展开好的，谢谢，量化后可以了，但是在对MLU上的高维（大于1维）tensor进行切片操作的时候，会报size不对的错误，请问这是什么原因呢 0

【MLU270】mlu pytorch tensor赋值时报错 我的回复：#1lhscau回复你好！请贴出你的测试代码，方便排查问题。这是具体测试代码import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch_mlu import torch_mlu import torch_mlu.core.mlu_model as ct torch.set_grad_enabled(False) torch.manual_seed(10) ct.set_core_number(16) ct.set_core_version('MLU270') xyz = torch.randn((4,1024,3),dtype=torch.float).to(ct.mlu_device()) tmp = xyz[0,10,:] # 正常 print(tmp.cpu()) a = tmp[0] # 正常 print(a.cpu()) b = tmp[1] # 报错 print(b.cpu())这里是报错情况 0

实验文件下载专帖 我的回复：请问这里的实验作业有参考代码吗，或者有正确答案的速度和错误率的baseline吗 2

用多卡跑MLU离线模型时出现Init kernel的报错 我的回复：#7weijipeng回复你好，生成离线模型时只有参数设置会影响生成结果，其他环境代码一致的话，应该不会影响到模型生成。我试了一下，确实是离线模型出现的问题用转的一个yolov5的权重就会报错，但换成一个转的squeeze net的权重就正常 0

用多卡跑MLU离线模型时出现Init kernel的报错 我的回复：#5weijipeng回复您好，对于“单独拿出来能够正常运行不报”，单独拿出来调用次数跟实际情况一样多吗？需要确认下，看着是否可能线程开多了内存不够？dmesg可以看下是不是报OOM了展开单独拿出来调用次数跟实际情况一样多，我在debug的时候发现，好像是离线模型文件出现的问题，我换了一个离线模型文件，就正常不报错，用原来那个离线模型文件就会出这个错误。模型在转换成cambricon文件时的什么操作会导致这个错误吗？ 0

用多卡跑MLU离线模型时出现Init kernel的报错 我的回复：#1weijipeng回复您好，由于每个CNRT Runtime Context调用的卷积核张量和指令是相同的，所有线程可以共享一个CNRT Runtime Context卷积核张量和指令的内存空间。用户可以先创建一个原始的CNRT Runtime Context，再通过cnrtForkRuntimeContext()接口复制出一个CNRT Runtime Context。因此，对于多线程，建议您把上述代码“cnrtRuntimeContext_t tmp_ctx;”向上移动两行到for循环外看看是否有效。展开请问还有什么其他解决方法吗 0

用多卡跑MLU离线模型时出现Init kernel的报错 我的回复：#1weijipeng回复您好，由于每个CNRT Runtime Context调用的卷积核张量和指令是相同的，所有线程可以共享一个CNRT Runtime Context卷积核张量和指令的内存空间。用户可以先创建一个原始的CNRT Runtime Context，再通过cnrtForkRuntimeContext()接口复制出一个CNRT Runtime Context。因此，对于多线程，建议您把上述代码“cnrtRuntimeContext_t tmp_ctx;”向上移动两行到for循环外看看是否有效。展开尝试过了，把它移到循环外还是报相同的错误，且用上了多张卡，后续计算是正确的 0

用多卡跑MLU离线模型时出现Init kernel的报错 我的回复：#1weijipeng回复您好，由于每个CNRT Runtime Context调用的卷积核张量和指令是相同的，所有线程可以共享一个CNRT Runtime Context卷积核张量和指令的内存空间。用户可以先创建一个原始的CNRT Runtime Context，再通过cnrtForkRuntimeContext()接口复制出一个CNRT Runtime Context。因此，对于多线程，建议您把上述代码“cnrtRuntimeContext_t tmp_ctx;”向上移动两行到for循环外看看是否有效。展开好的，谢谢 0

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