3.1 通过torch.npu.synchronize定位 案例：训练网络过程中出现流同步报错，明显不是python报错行。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...
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: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...
11.0-3.0.tr6/CODE/torch_npu/csrc/framework/OpParamMaker.cpp:136 NPU error,NPU error code is:500002 EZ9999: Inner Error, Please contact support engineer! EZ9999 The input dtype of x1 x2 y is equal, please check![FUNC:IndexPutVerify][FILE:matrix_calculation_ops.cc][LINE:4676] TraceBack...
在usr下安装了Anaconda和CANN7.0.1,设置了python3.8的环境,然后下载了对应的torch和torch-npu,然后测试了一下: import torch import torch_npu x = torch.randn(2, 2).npu() 现在显示 RuntimeError: Unsupported soc version: Ascend310 具体log: Traceback (most recent call last): File "test.py...
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。 说明 源码安装时,支持安装Ascend PyTorch OpPlugin项目开发的NPU PyTorch算子插件,提供便捷的NPU算子库调用能力...
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() ...
<!DOCTYPE html> torch_npu在单进程中使用多张NPU卡 在PyTorch2.1.0及以上版本中,使用torch_npu可以在一个进程中使用多个device卡,根据指定的device id将任务下发到期望的卡上执行。通过单进程多卡的支撑,在torch_npu上可以执行更灵活的设备操作。 配置如下环境变量开启
torch_npu.npu.set_device("npu:0") test_cpu() test_npu() 03 在模型训练时报错“MemCopySync:drvMemcpy failed.” 问题现象描述 shell脚本报错信息如下: RuntimeError: Run:/usr1/workspace/PyTorch_Apex_Daily_c20tr5/CODE/aten/src/ATen/native/npu/utils/OpParamMaker.h:280 NPU error,NPU error code...
然而,这个算子在不同的硬件平台(CPU、GPU和NPU)上支持的数据类型可能会有所不同。 CPU:在CPU上,torch.arange算子支持多种数据类型,包括整数类型和浮点类型。默认情况下,使用torch.arange时,它会返回一个浮点数类型的张量(float64或float32)。如果需要指定整数类型,可以使用dtype参数。例如,torch.arange(5, dtype=...