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loss 為 nan 想請教一下，在不同的設(shè)備與 mode下如何才能保證結(jié)果的一致性， dataset的sink mode 會不會在不同設(shè)備上有不同的效果【截圖信息】1. CPU GRAPH_MODE2. GPU GRAPH MODE3.
可以選擇GPU版本嗎？【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
之前?直使? Tensorflow 訓(xùn)練模型，第?次訓(xùn)練Pytorch模型的時候，發(fā)現(xiàn)速度很慢，仔細(xì)觀察，發(fā)現(xiàn)GPU 內(nèi)存占?為0，基本沒有使?GPU。
在云上使用GPU圖形加速功能時，對GPU驅(qū)動以及遠(yuǎn)程連接方式等有一些約束。為了降低用戶的學(xué)習(xí)使用成本，這里給出了一些實(shí)踐方面的建議。
在安裝pytorch環(huán)境時，發(fā)現(xiàn)好多教程都介紹從官網(wǎng)獲取下載代碼，然后在conda環(huán)境中輸入在線下載，我在這樣嘗試時
由于在一張圖片中，各個文字大小不一，所以需要融合不同層次的特征圖，小文字的預(yù)測需要用到底層的語義信息，大文字的預(yù)測要用到高層的語義信息。
TensorFlow 是一個編程系統(tǒng), 使用圖來表示計(jì)算任務(wù)，圖必須在Session(會話)里被啟動. Session將圖的op(操作)分發(fā)到諸如CPU或GPU之類的設(shè)備上運(yùn)行。
測試代碼 如下： #Creates a graph.a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0
模式下運(yùn)行正確，在GRAPH_MODE + GPU模式下報(bào)下面的錯誤：[ERROR] ANALYZER(233263,python3):2020-08-12-13:24:42.870.429 [mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis
【截圖信息】
企業(yè)版的Linux更是如此，幾乎所有支持圖形界面的企業(yè)Linux發(fā)行版都將Nouveau收入其中。 那為什么要禁用它呢？ 上面的介紹里面已經(jīng)提到了，它就是一個顯卡驅(qū)動，雖然初衷是好的，但是并沒有得到NVIDIA的認(rèn)可，所以對于顯卡的調(diào)用來說，是不如現(xiàn)在官方提供的驅(qū)動來的效果好的。
舉例： 假設(shè)你在GPU上先計(jì)算了一個圖像的濾鏡，然后再計(jì)算濾鏡后的圖像。你可以設(shè)置一個事件在濾鏡計(jì)算完成后觸發(fā)，然后再開始處理濾鏡后的圖像。 測量GPU任務(wù)的時間 CUDA事件可以用來測量某個任務(wù)的執(zhí)行時間。
BartlettWindow 算子 test_bartlett_window_op.py 文件 四、 如何做doctest 用于檢查接口注釋是否規(guī)范 1、進(jìn)入GPU服務(wù)器中自己conda環(huán)境中的mindspore包： cd /disk1/user14/.conda/envs/xxx
當(dāng)然移動GPU也可以是上圖2組成，即添加PCIe總線和GPU獨(dú)占GDDR模塊。一般認(rèn)為圖2組成性能比圖1性能要高，但是功耗也高，代碼實(shí)現(xiàn)相對復(fù)雜。
輸入一些對話試試： 在運(yùn)算的過程中，GPU能到100%，計(jì)算完畢后，使用率又降了下來： 好像沒啥問題。 看來Nvidia GPU應(yīng)該都是支持的呢！ （全文完，謝謝閱讀）
__version__) for name, md in zip(['GRAPH_MODE', 'PYNATIVE_MODE'], [context.GRAPH_MODE, context.PYNATIVE_MODE]): print('*'*10)
此外，在 Mac OS 上更容易遇到“CUDA OUT OF MEMORY”錯誤，因?yàn)椴僮飨到y(tǒng)需要大量的 GPU 內(nèi)存來顯示。請注意這種性能差異，如果您要處理大量數(shù)據(jù)，最好轉(zhuǎn)向 Ubuntu！ 下表列出了 MNIST 圖像分類演示的訓(xùn)練時間。
目前華為云官網(wǎng)已有訓(xùn)練作業(yè)的使用文檔，以及訓(xùn)練作業(yè)的視頻操作演示。訓(xùn)練作業(yè)出錯，可以根據(jù)作業(yè)運(yùn)行日志自己定位原因。如果定位不出來，可以來ModelArts-Lab提issue求助，或者在華為云官網(wǎng)提工單求助。
目前1.1版本在Windows下只有CPU版本，只能在Linux下安裝GPU的版本。請問能否在Windows的Ubuntu 18.0.4 LTS下安裝GPU版本？
insightface代碼： https://github.com/deepinsight/insightface 在pytorch訓(xùn)練時，先用gpu1訓(xùn)練，再用gpu2訓(xùn)練，加載gpu1的預(yù)訓(xùn)練時報(bào)錯， 解決方法： 先用cpu加載模型，再轉(zhuǎn)換到新的gpu id上， 代碼如下
