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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#17zhangyanting回复您好,定位到该模型中存在MLU270不支持算子(masked_select),建议您更换模型,或者考虑使用MLU370测试该模型。展开麻烦问下,我查看了我整个文档,代码里没有masked_select 使用到masked_select 这个算子,您是在哪里定位的呀?
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#23zhangyanting回复您好,我们2系列大部分场景使用的都是cnml算子库,只有少部分(如290 tf框架训练时)使用cnnl算子库,MLU270在pytorch框架上只支持cnml库。展开了解了,谢谢。这些说明在哪里可以看到呀?我下次直接查看看
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#21zhangyanting回复您好,是这样的,我们2代的产品和3代的产品软件栈并不相同,您在文档中心右上角可以选择SDK1.6.0和2系列软件文档,在2系列软件文档下面可以看到相应的软件栈。(https://developer.cambricon.com/index/document/down.html?ddd=9)展开我下载了2系列的文档,里面也是包括这个算子还有cnnl算子库的,具体系列产品支持什么算子库没有明确场景啊。是说270完全不支持cnnl算子库吗?
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#19zhangyanting回复您好,该算子支持的算子库为CNNL,是MLU370产品的算子库,MLU270使用的算子库为CNML。这个介绍在哪里可以看到啊?我之前看的文档以为软件栈对所有产品都支持。。
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#17zhangyanting回复您好,定位到该模型中存在MLU270不支持算子(masked_select),建议您更换模型,或者考虑使用MLU370测试该模型。展开你好,寒武纪开源的文档里https://www.cambricon.com/docs/pytorch/pytorch_7_operator_support/Pytorch_operator_support.html#masked-select 是说这个算子是支持的啊
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#14zhangyanting回复您好,conv2d的问题是由于在量化的时候还需执行cpu前向,记录量化参数[代码]您这边能通过torch.jit.trace导出一下模型的图结构吗?展开量化步骤这块没问题的哈,我也是按照这个方式来的。可是这个模型比较复杂,jit.trace没办法导出模型结构。我模型有在附件里,你这边收到了吗?
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#12zhangyanting回复您好,目前定位到maximum的两个输入的形状检查报错,CNML算子的两个输入都要求4D输入,进一步定位需要看到图确定原因,请问您能提供一下模型的图结构吗?展开能定位到具体的调用点吗?我看到的是conv2d出了问题,但是内部实现不清楚是哪里调用了maximum。网络结构是github里的mbt2018_mean模型,你想问的图结构是指什么?哪个脚本?
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#9zhangyanting回复您好,具体是出现这个问题是吗?[代码][DEBUG][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml_ops.cpp][line:226][copy_][thread:140306007844672][process:1670]: self[shape: [1, 3, 512, 768], device: mlu:0, dtype: Float] src[shape: [1, 3, 512, 768], device: cpu, dtype: Float] non_blocking[false] [DEBUG][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml_ops.cpp][line:190][conv2d][thread:140306007844672][process:1670]: input[shape: [1, 3, 512, 768], device: mlu:0, dtype: Float] weight[shape: [128, 3, 5, 5], device: mlu:0, dtype: Float] bias[shape: [128], device: mlu:0, dtype: Float] padding[value: 2] [value: 2] stride[value: 2] [value: 2] dilation[value: 1] [value: 1] groups[value: 1] q_scale[shape: [2], device: mlu:0, dtype: Float] q_mode[shape: [1], device: mlu:0, dtype: Int] [DEBUG][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml_ops.cpp][line:398][max][thread:140306007844672][process:1670]: self[shape: [128], device: mlu:0, dtype: Float] other[shape: [1], device: mlu:0, dtype: Float] [ERROR][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml/internal/maximum_internal.cpp][line:11][cnml_maximum_internal][thread:140306007844672][process:1670]: Shape of input should match shape of other
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#9zhangyanting回复您好,具体是出现这个问题是吗?[代码]我没看到这一行哎,我看到的就是上面我贴的部分,[ERROR][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/operators/cnml/internal/maximum_internal.cpp][line:11][cnml_maximum_internal][thread:139902670112576][process:10560]:Shape of input should match shape of other
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MLU270调试compressai压缩图像算法逐层调试失败
我的回复:#7zhangyanting回复您好,您使用的docker是CompressAI提供的,还是我们提供的?寒武纪的官方pytorch docker
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