LV.1

lcxzzz

79积分0赞

6 帖子 57 回复 0 收藏

TA的动态

TA的帖子

TA的回复

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#9hellokitty回复您好，建议您升级下pytorch-docker版本可以参考开发者社区：https://developer.cambricon.com/获取相应SDK下载展开您好，我刚使用了寒武纪的开发容器，未找到docker-pytorch，请问寒武纪的开发容器是否提供docker-pytorch，是的话麻烦您指导一下怎么操作，让我这边先检测一下是否是环境问题导致的融合失败，谢谢！ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#6hellokitty回复https://gitee.com/smyai/fastest-det 按照这个链接中步骤执行，是可以得出正确融合推理结果的请排查下您本地的环境，建议在pytorch-docker中进行开发展开我看这边docker显示是v.1.6.0版本，请问这个版本没法运行吗？ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#6hellokitty回复https://gitee.com/smyai/fastest-det 按照这个链接中步骤执行，是可以得出正确融合推理结果的请排查下您本地的环境，建议在pytorch-docker中进行开发展开您好，我使用环境是从别人那拷贝的docker的镜像，您说的cambricon的pytorch-docker在哪下载啊？ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#2hellokitty回复您好，推理代码中如下两处请修改后尝试下：1）图片归一化后再拷贝给MLU；2）Mlu_device指定的正确表述应为：ct.mlu_device()```import torch_mluimport torch_mlu.core.mlu_model as ctimg=img.float()/255.0img=img.to(ct.mlu_device())```展开您好，试了您说的修改，还是报相同错误 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#1MyAI回复可以参看下这个链接：https://gitee.com/smyai/fastest-det您好，我在自己环境中跑您提供的代码，还是一样的错误，是因为我这边torch版本低导致的吗？（我的torch版本是1.3.0） 0

【Pytorch FastestDet】FastestDet模型寒武纪200移植分享 我的回复：在270上运行mlu_test.py 报错，错误代码: preds=model(img) forward部分，错误信息：outputs_[i]->use().empty() internal failed INTERNAL ASSERT FAILED 0

yolox移植220平台出错 我的回复：#5HelloAI回复将设备设置为了220，您当前用的设备是否实际也是220呢？如果实际设备是270，但是设备为220只为生成离线cambricon模型，则不必在意结果，因为结果很有可能就是错的，正确结果需要在实际的220设备上验证。展开你好，论坛里提供的yolox移植代码只能在mlu_core为270正常运行，改为220后代码无法正常运行（后处理没有框输出）。由于缺乏对yolox后处理API支持，导致生成的220离线模型用起来比yolov5后面需要添加nms等操作，请问有针对yolox的后处理代码（220端）？ 0

yolox移植220平台出错 我的回复：#3HelloAI回复逐层模式是朴素模式，就是严格按照模型的图结构一层一层的逐步执行。而融合模式是基于完整的图结构，结合一些图优化的手段，对图结构做一定的等效优化，图结果的变化，一般会导致一些精度上的差异，体现在结果上就会有比较微小的差异。针对你这个问题，可能是某些框的置信度正在在阈值附近，由于精度偏差就丢框了展开你好，将mlu设备设置成220后，逐层推理postprocess后mlu_output输出为None,将阈值调低也没用，请问这是什么原因导致的？ 0

yolox移植220平台出错 我的回复：#1HelloAI回复1、是丢掉了一个置信度较低（0.34433）的框是吗？2、是否使用了YoloDetectionOutput大算子替换了yolobox和nms呢？3、能否确定框是在推理阶段就丢了，还是在postprocess才丢掉的吗？展开你好，丢掉了一个置信度较低的框,将置信度调低就不会丢失。未使用YOLODetectionOuput大算子进行替换，yolox是否可以使用这个在postprocess阶段丢失的，通过对比逐层和融合模式下的decode_output输出结果，虽然输出的矩阵大小相同，但是具体结果数字存在差异，这可能就是导致逐层模式和融合模式在同一阈值下输出不同的原因请问融合模式和逐层模式输出不一致的原因是什么？ 0

在线融合阶段模型生成静态图后输出异常 我的回复：#10xiedong2022回复你不是用270跑mfus吗？在270上跑就行。你看一下docker的版本。太老也可能有问题。您好，通过将输入改成half，在线融合就正常了，请问这是什么原理？ 0

上一页 1 2 3 下一页