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上传者:jing_h21
更新日期:2025-09-22

0827/////////////////

资源文件列表(大概)

文件名
大小
2024-08-29 19-05-00屏幕截图.png
12.13KB
地平线trace.png
191.57KB
计算图不一致.png
28.72KB
计算图不一致_1.png
103.79KB
计算图不一致_2_check_mod_func是什么.png
48.37KB
计算图不一致_3_输出问题,改称list不报错,但是看trace具体过程发现这样会影响检查结果.png
53.73KB
计算图不一致_4_输出问题,计算输出部分.png
52.13KB
计算图不一致_5_输出问题,list输出.png
29.09KB
计算图不一致_6_输出问题,空列表.png
6.21KB
bn不支持.png
20.64KB
error
2.83KB
fuse时获取层问题.png
42.31KB
fuse时获取层问题_2.png
60.33KB
fuse时获取层问题_3_融合的时候把这个融合了但是计算图节点是根据最开始的模型生成的完全限定名所以有出入?但是他本来应该会考虑到这个问题啊?直接运行没问题,但是调试报错.png
153.67KB
fuse时获取层问题_4_遍历节点对符合的进行fuse过程.png
95.61KB
fuse时获取层问题_6_最终修改_调试没问题但是qat训练梯度爆炸.png
99.15KB
fuse时获取问题_5_fuse内融合rule并放入conv中过程,该剧东影响了root model.png
72.81KB
input_scalar_type_none.png
53.64KB
input_scalar_type_none_1_三种复制均不行.png
12.29KB
input_scalar_type_none_2_tensor复制错误.png
41.48KB
input_scalar_type_none_3_clone.png
25.8KB
input_scalar_type_none_4_clone.png
34.67KB
jit_graph输入img.png
28.19KB
jit_graph输入img_1_flatten部分代码.png
60.77KB
jit_graph输入img_2_修改后flatten结果.png
78.77KB
jit_graph输入img_3_修改前.png
27.85KB
jit_graph输入img_4_修改前flatten.png
80.68KB
onnx_input.png
19.81KB
onnx_input_1.png
64.3KB
onnx_input_2.png
88.73KB
onnx_input_3.png
122.58KB
onnx_input_4.png
9.34KB
onnx_input_5.png
111.41KB
onnx_output.png
39.74KB
onnx_output_1.png
25.66KB
onnx_output_2.png
30.28KB
onnx_output_3.png
19.55KB
quantized_add_参数丢失.png
45.81KB
quantized_add_参数丢失_1_graph.png
76.38KB
quantized_add_参数丢失_2_定点模型对应计算图.png
43.79KB
quantized_add_参数丢失_3_对应代码.png
36.75KB
scalar_type_name_none.png
42.27KB
tmp.png
49.52KB
trace两次.png
54.31KB
trace两次_1.png
42.5KB
trace两次_2.png
34.95KB
trace两次_3.png
110.41KB
trace两次第二次.png
22.92KB
trace两次第二次_1.png
51.43KB
trace两次第一次.png
19.11KB
trace两次第一次_1.png
15.73KB
trace两次_img形状为1,6,3,512,1408,B为1,去除第一维度后送入主干网络得到结果重塑为BNCHW,第二次trace时img形状无第一维此时读入B为6导致后续出错,将B固定为1.png
61.3KB

资源内容介绍

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