首先是环境配置,在我的实践中,发现按照文档中给出的昇腾NPU安装方法有些问题,总是无法解决依赖冲突问题,我的解决方案是按照默认方法安装环境,然后手动重新将对应版本的torch、torchvision和torch_npu安装上,最后安装deepspeed git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip...
importtorch_npufromtorch_npu.contribimporttransfer_to_npu torchvision模块中集成了一些当今比较流行的数据...
在PyTorch中调用NPU(神经网络处理单元)进行计算,通常需要借助Ascend平台的支持。以下是一个基本的步骤指南,帮助你实现在PyTorch中调用NPU进行计算: 1. 导入必要的PyTorch库和Ascend(NPU)相关库 首先,你需要确保已经安装了PyTorch以及Ascend相关的库。你可以通过pip安装这些库,例如: bash pip install torch torchvision pip...
报错信息如下,使用的是cann 7.0.0,python版本是3.9,torch使用的是1.11.0,torch_npu简单的测试运行代码是可以正常执行的。传入模型地址是pth,目前是在模型推理的model(input_frames)感觉报了以下的错,求助。 /usr/local/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to...
torchvision 0.16.0+fbb4cc5 torchvision_npu 0.16.0+gita62eb9f 驱动:24.1.rc2 cann:8.0.RC2 import torch import torch_npu import torchvision import torchvision_npu i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) 调用报错 boxes、scores 打印如下: tensor([[ 4.27078e+02, -7.68109e+00, 6.39848...
torch与torch_npu、torchvision安装请参见安装前必读、安装PyTorch框架以及安装torch_npu插件。 expecttest、packaging安装可使用以下命令。 pip3 install expecttest pip3 install packaging编译文件添加NPU编译配置。 已完成NPU适配的编译文件请参见CMakeLists.txt,可以直接用于编译工作。 用户如果使用自定义CMakeLists.tx...
6. 7. 操作和运行结果如下 这是torch和torchaudio 这是torchvision 4.安装验证(也可以验证是不是安装gpu版本而不是cpu版本) 如果装的是cpu版本,这里会显示false,但是也能用,只有gpu版本这里才会显示true 测试发现GPU版本的模型训练时间只有CPU的50%不到
import torchvision_npu后,测评阶段出现core dumped 一、问题现象(附报错日志上下文): 在910ProB上单卡迁移yolov9时,导入import torchvision_npu后,到测评阶段出现core dumped。 /usr/local/python3.8.0/lib/python3.8/site-packages/torch_npu/contrib/transfer_to_npu.py:144: ImportWarning:...
torchvision 0.16.0 tornado 6.4.1 tqdm 4.66.4 typing_extensions 4.5.0 tzdata 2024.1 ultralytics 8.2.70 ultralytics-thop 2.0.0 Unidecode 1.3.8 urllib3 2.2.2 Werkzeug 3.0.3 wheel 0.43.0 wrapt 1.14.1 xxhash 3.4.1 yarl 1.9.4 zipp 3.19.1 ——— 我最终的目的在这台机...
执行算子torchvision::nms时,会切换到cpu侧运行,运行速度慢,会出现警告 [W compiler_depend.ts:55] Warning: CAUTION: The operator 'torchvision::nms' is not currently supported on the NPU backend and will fall back to run on the CPU. This may have performance implications. (function npu_cpu_fall...