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(在 scala 中, 两个集合的长度可以不同) 类似算子: zipWithIndex, zipPartitions 2.
1.TIK C++介绍 TIK C++是一种使用C/C++作为前端语言的算子开发工具,通过四层接口抽象、并行编程范式、孪生调试等技术,极大提高算子开发效率,助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署 使用TIK C++开发自定义算子的优势: (1)C/C++原语编程 (2)编程模型屏蔽硬件差异
【功能模块】MindSpore 1.5.0Ascend 910【操作步骤&问题现象】pad算子问题。
在北京四的仓库授权那里,密码没有校验功能,即使是错误密码也会授权成功,导致自己输错密码也不知道,而且没有小眼睛显示功能,自己输入的啥也不知道,这两点建议后续多做优化现在使用的时候多注意,尽量保证输入的是正确的密码,不然没办法授权成功
我在进行从Pytorch向MindSpore的模型迁移的时候,发现有两个Pytorch的网络都用到了Torch.Tensor.contiguous()算子。我主要有两个问题:(1)我是不是在向MindSpore迁移时一定要调用该算子?(2)如果是,则我应该怎么解决?
如何提高算子的计算性能?怎样修改现有算子的计算逻辑?昇腾AI软件栈不支持模型中的算子怎么办?别急别急,和我一起从单算子开发学习自定义算子开发吧!为什么要自定义算子 深度学习算法由一个个计算单元组成,我们称这些计算单元为算子(Operator,简称Op)。
AdaptiveAvgPool2d对应算子缺失,虽然算是已经解决,可以使用Reducemean算子替换;这里使用Reducemean算子替换会出现以下问题:1、但是有些时候使用起来没有pytorch里的那个好用,比如只知道需要的池化输出形状,并不知道池化窗口大小,而且这个函数可能会被调用多次
如何查看算子显存占用情况,是否有啥教程
请问我自定义的两个算子,可以实现自动融合吗?
300ms左右;若只测试第二个模块,则算子的运行时间为300ms左右。
【功能模块】MindSpore Ascend 计算算子SoftMarginLoss算子接入【操作步骤&问题现象】SoftMarginLoss算子进行ST测试时,结果维度与pytorch的维度不一致。
在上一篇文章中,我讲到了算子的基本概念以及MindSpore中主要的三类算子接口(operations、functional和composite)。所以,在这篇文章中,我想针对其中的某些算子(我遇到过的)来进行一些简单的讲解。
【功能模块】MindSpore Ascend 计算算子CdistGrad算子接入(Cdist为批量计算两个集合的每对行向量之间的p范数)【操作步骤&问题现象】之前正向算子Cdist计算shape时曾发帖求助过(原帖链接)输入张量x1与x2的shape为(1,2)时,输出张量output
【简介】 算子精度比对工具所依赖的标杆数据生成环境搭建指导文档,基于CentOS操作系统,支持 Caffe 和 TensorFlow【Caffe】 【Caffe安装】 1.
【功能模块】Mindspore 1.5.0Ascend 910【操作步骤&问题现象】使用的是pynative_mode,未开启数据下沉,代码已在附加中。报错截图如下:
/RDDDemo.jar 11、在HDFS上查看程序运行结果 利用Hadoop的WebUI查看/park/result目录 _SUCCESS表明程序运行成功有两个结果文件:part-00000和part-00001执行命令:hdfs dfs -getmerge /park/result
目前已经有越来越多的开发者使用Ascend C,我们将通过几期“Ascend C算子性能优化”专题分享,围绕开发者最为关心的算子性能优化环节,介绍Ascend C算子常用的优化技巧,帮助开发者自主构建出更优性能的算子。
【功能模块】modelarts中的训练管理功能,选择1.2版本的mindspore,但是缺失相应算子【操作步骤&问题现象】在训练管理中创建训练作业【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)1.2.0Traceback (most recent call last):File
怎么把2x2的fp16矩阵搬进ub中,怎么搬到时候,使用data_move(data_a_ub,data_a,0,1,1,0,0,0)报错,会读写越界?怎么设置参数,还是要补充数据?
这里框住的AGG倾斜在哪里啊?怎么判定的倾斜?单纯的因为Atime吗?还是有什么其他因素?