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  • 统计分析常见问题

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  • 网络内存超限

    网络内存超限 问题现象 网络Batch Size或规模设置过大时报内存超限。 [ERROR] GE(179560,python3.7):2020-10-31-11:06:40.656.258 [graphengine/ge/graph/manager/graph_var_manager

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  • 网络内存超限

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  • 网络内存超限

  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • 容器网络模型对比

    容器网络模型对比 容器网络为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务,CCE支持如下几种网络模型,您可在创建集群时进行选择。 容器隧道网络 VPC网络 云原生网络2.0 网络模型对比 表1主要介绍CCE所支持的网络模型,您可根据实际业务需求进行选择。 集群创建成功后,网络模型不可更改,请谨慎选择。

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  • ResNet50网络迁移示例

  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • TensorFlow网络模型移植&训练

    输入的shape信息。 配置格式举例: input_shape="data:1,1,40,-1;label:1,-1;mask:-1,-1" 表示网络中有三个输入,输入的name分别为data,lable,mask,各输入的shape分别为(1,1,40,-1),(1,-1),(-1,-

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  • TensorFlow网络模型移植&训练

    安装7.3.0版本gcc 安装7.3.0版本gcc 以下步骤请在root用户下执行。 下载gcc-7.3.0.tar.gz,下载地址为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz。

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  • 前言

    掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档: 熟练的Python语言编程能力 熟悉TensorFlow 1.15的API 对机器学习、深度学习有一定的了解,熟悉训练网络的基本知识与流程 使用前须知 本文中的代码片段仅为示例,请用户使用时注意修改适配。

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  • 参考

    参考 接口参考 环境变量参考 芯片资源信息配置文件参考

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  • 附录

    附录 安装7.3.0版本gcc 修订记录

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  • 云端推理框架

    云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题: 用户指南

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  • FAQ

    FAQ 网络内存超限 由于数据集shuffle数量过大导致训练超时 如何获取fp_point与bp_point uint8和quint8加减溢出

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  • TensorFlow网络模型移植&训练

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  • SSD网络模型prototxt修改

  • 模型迁移

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  • SENet网络模型prototxt修改

  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

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  • 简介

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  • 简介

    I Pooling和Upsample等。为了使昇腾AI处理器能支持这些网络,需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展,降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子,在进行模型转换时,需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义,才能成功进行模型转换。

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  • FasterRCNN网络模型prototxt修改

    FasterRCNN网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 如下以FasterRCNN

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  • 简介

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  • 前言

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  • 使用Profiling工具分析网络性能

    使用Profiling工具分析网络性能 使用场景 训练过程中支持采集训练过程中的Profiling性能数据,然后借助Profiling工具进行数据分析,从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈,提高性能分析的效率,通过针对性的性能优化方法,以最小的代价和成本实现业务场景的极致性能。当前

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  • YOLOv3网络模型prototxt修改

    YOLOv3网络模型prototxt修改 本章节所有的代码样例都不能直接复制到网络模型中使用,需要用户根据使用的网络模型,自行调整相应参数,比如bottom、top中的参数要和具体网络模型中的bottom、top一一对应,并且bottom和top对应的参数顺序不能更改。 upsa

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  • 接口参考

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  • 附录

    附录 安装7.3.0版本gcc 修订记录

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  • 参考

    参考 接口参考 环境变量参考 芯片资源信息配置文件参考

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  • 模型迁移示例

    模型迁移示例 基于imagenet数据集的ResNet50模型训练示例 从ModelZoo获取更多迁移示例

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