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场景介绍 本小节通过一个具体问题案例,介绍模型精度调优的过程。 如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
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cuda.amp.autocast(): image = image.to("npu") text = text.to("npu") image_features = model.encode_image(image) text_features = model
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