对于网络中随机性的固定,msprobe提供了固定Seed的方式,只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子,则必须使用客户的随机种子固定随机性。 函数原型 from msprobe.pytorch.common import seed_allseed_all(seed=1234...
关于msprobe msprobe是一款针对微软预置软件的安全研究工具,该工具可以帮助广大研究人员利用密码喷射和信息枚举技术来寻找微软预置软件中隐藏的所有资源和敏感信息。该工具可以使用与目标顶级域名关联的常见子域名列表作为检测源,并通过各种方法来尝试识别和发现目标设
task参数需指定为grad_probe,dump_path表示输出目录,需手工指定,默认输出到dump_path目录。参数grad_level可取值L0、L1、L2,级别越大导出的数据越详细。更多详细参数说明请参考参数说明。 监控逻辑插入训练脚本。 from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger debugger = PrecisionDebugger("config_json_path") # 模...
msprobe精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题: 同一模型,从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题,对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值,进行问题定位。 同一模型,进行迭代(模型、框架版本升级或设备硬件升级)时存在的精度下降问题,对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值,进行问题定位。
msprobe是一款针对微软预置软件的安全研究工具,该工具可以帮助广大研究人员利用密码喷射和信息枚举技术来寻找微软预置软件中隐藏的所有资源和敏感信息。 该工具可以使用与目标顶级域名关联的常见子域名列表作为检测源,并通过各种方法来尝试识别和...
msprobe精度分析工具使用指导 msprobe精度分析工具使用指导 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包,其通过采集和对比标杆(GPU/CPU)环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在,主要包括精度预检、精度比对和梯度监控等功能。更多内容请参考msprobe工具介绍。 来自:帮助中心 查看更多 ...
Messaging Server 提供了watcher和msprobe两个进程来监视各种系统服务。watcher监视服务器崩溃并根据需要重新启动服务器。msprobe监视服务器挂起(不响应)。具体来讲,msprobe可以监视以下内容: 服务器响应时间。msprobe可以使用已启用服务器的协议命令连接至这些服务器并测定其响应时间。如果服务器响应时间超出报警阈值,系统将...
关于msprobemsprobe是一款针对微软预置软件的安全研究工具,该工具可以帮助广大研究人员利用密码喷射和信息枚举技术来寻找微软预置软件中隐藏的所有资源和敏感信息。该工具可以使用与目标顶级域名关联的常见子域名列表作为检测源,并通过各种方法来尝试识别和发现目标设备中
27.2.3 設定 msprobe 公用程式msprobe 公用程式自動執行監視及重新啟動功能。如需詳細資訊,請參閱27.8.9 使用 msprobe 和 watcher 功能進行監視 Previous: 27.2.2 監視和維護記錄檔 Next: 27.3 監視系統效能 © 2010, Oracle Corporation and/or its affiliates ...
1. 修改描述 修改原因:目前单算子自动生成脚本不支持msprobe -f pytorch调用 修改内容:修改msprobe.py和op_generator.py适配msprobe命令调用 2. 功能验证 功能自验 本地自验用例截图 冒烟是否通过(填入群链接的自验证报告中,如未通过,请说明原因:___ ,功能代码请主动申报添加冒烟) 3. 代码检视 要求: 合入代...