解决方案：使用torch.npu.synchronize()排查报错位置。第一步：首先增加环境变量：export TASK_QUEUE_ENABLE=0 第二步：在77行代码前每几行就加 torch.npu.synchronize()，再执行 有两种可能：1、代码挂在新增的torch.npu.synchronize()2、代码没有挂在新增的torch.npu.synchronize()如果是第一种，则说明真实报错...
第一步:假如torch_npu安装目录为/root/miniforge-pypy3/envs/cbn/lib/python3.8/site-packages/torch_npu 打开dbg文件夹: 第二步:如果调用栈是libtorch_npu.so内的函数为问号,则将libtorch_npu.so.debug拷贝到/root/miniforge-pypy3/envs/cbn/lib/python3.8/site-packages/torch_npu/lib 注意:一定要保证debug...
第一步:假如torch_npu安装目录为/root/miniforge-pypy3/envs/cbn/lib/python3.8/site-packages/torch_npu 打开dbg文件夹: 第二步:如果调用栈是libtorch_npu.so内的函数为问号,则将libtorch_npu.so.debug拷贝到/root/miniforge-pypy3/envs/cbn/lib/python3.8/site-packages/torch_npu/lib 注意:一定要保证debug...
第一步:首先增加环境变量:export TASK_QUEUE_ENABLE=0 第二步:在77行代码前每几行就加 torch.npu.synchronize(),再执行 有两种可能: 1、代码挂在新增的torch.npu.synchronize() 2、代码没有挂在新增的torch.npu.synchronize() 如果是第一种,则说明真实报错点在新增的torch.npu.synchronize()之前 如果是第二...
一、问题 安装torch_npu后,运行python3 -c "import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())"可以返回true,但在使用时,运行python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); pri...
解决方案:使用torch.npu.synchronize()排查报错位置。 第一步:首先增加环境变量:export TASK_QUEUE_ENABLE=0 第二步:在77行代码前每几行就加 torch.npu.synchronize(),再执行 有两种可能: 1、代码挂在新增的torch.npu.synchronize() 2、代码没有挂在新增的torch.npu.synchronize() ...
按https://ascend.github.io/docs/sources/pytorch/index.html安装torch-npu没有报错,但是运行示例代码报错 示例代码: import torchimport torch_npux = torch.randn(2, 2).npu()y = torch.randn(2, 2).npu()z = x.mm(y)print(z...
安装torch_npu插件 torch_npu插件有两种安装方式: 快速安装:通过wheel格式的二进制软件包直接安装。 源码编译安装:用户可以选择对应的分支自行编译torch_npu。编译安装适用于进行算子适配开发、CANN版本与PyTorch兼容适配场景下使用。 源码安装时,支持安装Ascend PyTorc
torch_npu.npu_fusion_attention 功能描述 实现“Transformer Attention Score”的融合计算,实现的计算公式如下: 接口原型 torch_npu.npu_fusion_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, int head_num, str input_layout, Tensor?
适配版本适用于昇腾800T A2服务器 目标编译环境 软件名称版本下载地址或者下载方式torch2.1.0pip install torch==2.1.0torch_npurelease v6.0.rc1.1-pytorch2.1.0https://gitee.com/ascend/pytorch/releasestorcha…