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    android 内存模型 内容精选 换一换
  • 模型管家接口(C++语言)

    通过如下宏标识的接口,属于当前版本的未实现接口,用户不能直接调用:__ANDROID__、ANDROID、__LITE__。 接口列表 AIModelManager::Init AIModelManager::SetListener AIModelManager::Process

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  • E19022 模型申请内存超过最大阈值

    model exceeds the system limit(%s) 处理建议 可自检输入shape是否过大或联系华为工程师支持 父主题: 内存错误

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  • E19022 模型申请内存超过最大阈值

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    E19022 模型申请内存超过最大阈值 E19023 生成的模型体积超过最大阈值 父主题: 错误码参考

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  • 变量内存超限导致训练异常

  • 网络内存超限

    框架默认将权重及Feature map内存进行隔离管理,默认权重最大为5GB,Feature map最大为26GB。 解决方案 可以通过手工指定graph_memory_max_size和variable_memory_max_size的大小,来调整内存限制,前提是权重和Feature map总内存不超过31G,如下所示:

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  • 变量内存超限导致训练异常

    -1(failed) Assign Memory Failed! 原因分析 框架默认将变量及图内存进行隔离管理,默认变量内存为5GB,图内存为26GB,变量内存超限的情况下,可以手工调整相应大小,但变量及图总内存大小不能超过31G。 解决方案 可以通过手工指定graph_memory_max_

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  • 网络内存超限

    框架默认将权重及Feature map内存进行隔离管理,默认权重最大为5GB,Feature map最大为26GB。 解决方案 可以通过手工指定graph_memory_max_size和variable_memory_max_size的大小,来调整内存限制,前提是权重和Feature map总内存不超过31G,如下所示:

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  • 模型加载

    部管理内存。 aclmdlLoadFromMem:从内存加载离线模型数据,由系统内部管理内存。 aclmdlLoadFromFileWithMem:从文件加载离线模型数据,由用户自行管理模型运行的内存(包括工作内存和权值内存,工作内存用于模型执行过程中的临时数据,权值内存用于存放权值数据)。

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  • 网络内存超限

  • 模型加载

    件加载离线模型数据,由系统内部管理内存。 aclmdlLoadFromMem:从内存加载离线模型数据,由系统内部管理内存。 aclmdlLoadFromFileWithMem:从文件加载离线模型数据,由用户自行管理模型运行的内存(包括工作内存和权值内存,工作内存用于模型的输入输出等数据,权值内存用于存放权值数据)。

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  • 模型加载

    模型加载流程-使用不同的模型加载接口 图2 模型加载流程-使用相同的模型加载接口 关键接口的说明如下(调用示例请参见模型加载): 在模型加载前,需要先构建出适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),构建方式请参见模型构建。 当由用户管理内存时,为确保内存不浪费,在申请工作内存、权值内存前,需要调用acl

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  • 网络内存超限

    框架默认将权重及Feature map内存进行隔离管理,默认权重最大为5GB,Feature map最大为26GB。 解决方案 可以通过手工指定graph_memory_max_size和variable_memory_max_size的大小,来调整内存限制,前提是权重和Feature map总内存不超过31G,如下所示:

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  • 模型加载

    模型加载流程-使用不同的模型加载接口 图2 模型加载流程-使用相同的模型加载接口 关键接口的说明如下(调用示例请参见模型加载): 在模型加载前,需要先构建出适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),构建方式请参见模型构建。 当由用户管理内存时,为确保内存不浪费,在申请工作内存、权值内存前,需要调用

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  • 模型加载

    部管理内存。 aclmdlLoadFromMem:从内存加载离线模型数据,由系统内部管理内存。 aclmdlLoadFromFileWithMem:从文件加载离线模型数据,由用户自行管理模型运行的内存(包括工作内存和权值内存,工作内存用于模型执行过程中的临时数据,权值内存用于存放权值数据)。

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  • 模型加载

    部管理内存。 aclmdlLoadFromMem:从内存加载离线模型数据,由系统内部管理内存。 aclmdlLoadFromFileWithMem:从文件加载离线模型数据,由用户自行管理模型运行的内存(包括工作内存和权值内存,工作内存用于模型执行过程中的临时数据,权值内存用于存放权值数据)。

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  • 模型运行内存配置接口

    em AIModelManager::SetModelMemAddr AIModelManager::FreeModelMem 父主题: 模型管家接口(C++语言)

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  • 变量内存超限导致训练异常

    -1(failed) Assign Memory Failed! 原因分析 框架默认将变量及图内存进行隔离管理,默认变量内存为5GB,图内存为26GB,变量内存超限的情况下,可以手工调整相应大小,但变量及图总内存大小不能超过31G。 解决方案 可以通过手工指定graph_memory_max_

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    -1(failed) Assign Memory Failed! 原因分析 框架默认将变量及图内存进行隔离管理,默认变量内存为5GB,图内存为26GB,变量内存超限的情况下,可以手工调整相应大小,但变量及图总内存大小不能超过31G。 解决方案 可以通过手工指定graph_memory_max_

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  • 模型加载

    载离线模型数据,由用户自行管理模型运行的内存(包括工作内存和权值内存,工作内存用于模型的输入输出等数据,权值内存用于存放权值数据)。 acl.mdl.load_from_mem_with_mem:从内存加载离线模型数据,由用户自行管理模型运行的内存(包括工作内存和权值内存)。 父主题:

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  • 模型加载

    模型加载流程-使用不同的模型加载接口 图2 模型加载流程-使用相同的模型加载接口 关键接口的说明如下(调用示例请参见模型加载): 在模型加载前,需要先构建出适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),构建方式请参见模型构建。 当由用户管理内存时,为确保内存不浪费,在申请工作内存、权值内存前,需要调用acl

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  • 模型加载

    模型加载流程-使用不同的模型加载接口 图2 模型加载流程-使用相同的模型加载接口 关键接口的说明如下(调用示例请参见模型加载): 在模型加载前,需要先构建出适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),构建方式请参见模型构建。 当由用户管理内存时,为确保内存不浪费,在申请工作内存、权值内存前,需要调用acl

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  • 模型加载

    模型加载流程-使用不同的模型加载接口 图2 模型加载流程-使用相同的模型加载接口 关键接口的说明如下(调用示例请参见模型加载): 在模型加载前,需要先构建出适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),构建方式请参见模型构建。 当由用户管理内存时,为确保内存不浪费,在申请工作内存、权值内存前,需要调用acl

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  • AISimpleTensor::SetBuffer

    放data地址的内存。 false:默认值,data地址的内存在tensor生命周期结束后,由用户进行free操作。 true:在tensor生命周期结束后tensor释放该内存,用户不能进行free操作,否则导致重复释放。 - 返回值 无。 父主题: 离线模型管家

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  • 网络内存分配失败导致训练异常

  • 模型加载

    模型加载 关于模型加载的接口调用流程,请依次参见主要接口调用流程、模型加载。 基本原理 按照模型构建中的说明构建出模型后,再加载该模型,为模型执行做准备。 模型加载成功,会返回标识模型的ID,在准备模型的输入和输出数据结构时需要使用该ID。 示例代码 您可以从样例介绍中获取完整样例代码。

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  • AIModelManager::GetMaxUsedMemory

    根据模型名字查询模型使用内存大小。 函数格式 int32_t AIModelManager::GetMaxUsedMemory(std::string model_name); 参数说明 参数 说明 取值范围 model_name 模型名称。 - 返回值 模型使用内存大小。 父主题:

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