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目前我所做的Faster RCNN需要DCN算子，请问什么时候能够实现DCN算子，是否有此计划？
GaussDB算子级调优算子级调优介绍一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。
需求：通过图像模糊度判定过滤部分摄像头拍摄的人脸图像 主要高质量参考博文 – 人脸识别图像的模糊度判别
本篇博客是
【功能模块】mindspore没有nn.init.trunc_normal_算子的映射，这个问题是否可以解决。【截图信息】
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、已按步骤开发IndexAdd算子，编译成功后，运行测试实例，出现如下错误【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
请老师帮忙看下ExtractVolumePatches方向计算逻辑哪里可能有问题，我没有想明白，还请老师指点一下。以下为代码截图：以下为tensorflow中的实现：
算子功能验证时调用cpu计算没有问题，但是调用npu计算时出现问题。测试样例代码：调用cpu计算和npu计算的接口报错截图：
这个算子有什么限制，或者说是有其他什么规避方法么？多谢！～【截图信息】CAST后的结果图片【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
【操作步骤&问题现象】Add算子，在第二次循环时搬运数据报错。【代码实现】同附件【截图信息】
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、算子原型定义这里，最后注册部分报错，提示Non-local lambda expression cannot have a capture-default【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
【功能模块】GatherNd【操作步骤&问题现象】1、编写 算子json文件 op.json如下：[ { "op": "GatherNd", "input_desc": [ { "format": "ND",
求助，我在根据numpy里面的fft写一个算子，但是初学，对于数据保留位置和制定类型不是很熟悉，出现了以下错误：请问这种问题怎么解决呢？感觉是说在fft中需要将数据变为复数，而我定义的data类型是float16的，这里面有什么逻辑或语法错误吗？谢谢！
添加完了算子，怎么加到DDK里面，使得原模型能转换成功呢？
【功能模块】FractionalMaxPool算子有两个attr是seed和seed2，用来产生随机数，在tensorflow中对seed和seed2的定义是：seed：可选的int,默认为0；如果seed或seed2被设置为非零,则随机数生成器由给定的seed生成,否则,它由随机种子生成
【功能模块】ops.DepthToSpace算子【操作步骤&问题现象】执行以下测试脚本：if __name__ == '__main__': import numpy as np import torch import mindspore as ms ms.context.set_context
算子融合技术与底层硬件平台解耦，本次演讲以昇腾解决方案为例，为您讲解融合算子的方法，助您取得更佳的网络性能
thetause_default_theta: List use default thetaalign_corners: Align cornersOutputs:y: A Tensor dtype of float16, float32, should be same shape and type as x.以上是算子清单的介绍
【功能模块】st测试【操作步骤&问题现象】1、执行ST测试显示如下提示：2、然后查看算子运行时间时，发现执行的是tensorflow的算子，请问该如何解决。【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）附件中是日志信息
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