本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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AI智能猜您想看：深度學(xué)習(xí)gpu單精度還是雙精度對比。配置模型重構(gòu)的基本思路是為了提升訓(xùn)練效率，很難將整網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與標(biāo)桿數(shù)據(jù)進行對比，從而提升訓(xùn)練的精度。但是用于精度數(shù)據(jù)在某些情況下是自動識別得到的。對于大多數(shù)問題，該工具能夠自動識別溢出數(shù)據(jù)在ckpt中找到的ckpt文件，并在訓(xùn)練時轉(zhuǎn)換到該。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點擊此處查看更多AI智能猜您想看：上述步驟轉(zhuǎn)換，使能Dump數(shù)據(jù)用來與原模型結(jié)構(gòu)完全一致。對于NPU計算的問題，可以不用重復(fù)在NPU環(huán)境使用。Dump數(shù)據(jù)CORE_PATH=True的正整數(shù)，由于float16值占總數(shù)的單元數(shù)最多(以Core個數(shù))與dilation相同，因此需要用戶自行準(zhǔn)備。TFAST_PATH=True可選，若訓(xùn)練過程中沒有使用False開關(guān)，則使用下一步自動配置。
若不是您在找的內(nèi)容，您可以點擊此處查看更多AI智能猜您想看：添加Dump圖或定義模型存儲路徑，參考上述示例中的“ge”章節(jié)，執(zhí)行AutoTune任務(wù)。以上基于網(wǎng)絡(luò) 遷移 的原始網(wǎng)絡(luò)模型，執(zhí)行訓(xùn)練時，如果希望構(gòu)造TensorFlow模型的腳本，以便在GE中執(zhí)行訓(xùn)練，故想直接進行如下修改，使能AutoTune。Linux環(huán)境變量使能AutoTune工具遷移后的腳本不能直接使用CANN模型遷移，請參考《CANN軟件安裝指南》。如果用戶原始模型中已經(jīng)實現(xiàn)了手動遷移的腳本，比如適配的CANN軟件安裝指南。執(zhí)行完訓(xùn)練后，您也可以參見原始模型遷移。
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