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模型转换及其常见问题
另外,离线模型转换过程中,80%左右的问题,集中在算子不支持。 1、新网络,其中算子未开发或发布; 2、原框架自定义算子,需要在新框架重新适配开发; 3、算子泛化不够,某些数据大小不支持。 在模型转换过程中出现了算子不支持的情况,例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己
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张量加速引擎(TBE)的三种应用场景
此TBE提供了一套完整的TBE算子加速库,库中的算子功能与神经网络中的常见标准算子保持了一一对应关系,并且由软件栈提供了编程接口供调用算子使用,为上层深度学习中各种框架或者应用提供了加速的同时尽量避免了开发昇腾AI处理器底层的适配代码。 2、如果在神经网络模型构造中,出现了新的算
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分布式缓存常见应用场景推荐
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