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...
系统版本为openEuler 22.03 python为3.10 cann为8.0.rc3 npu-smi为24.1.rc3 torch为2.1.0 torch 2.1.0.post8 执行x = torch.randn(2,2).npu() 长时间不返回 如何排查错误? 执行 python3 -c "import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())"返回为True码...
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...
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...
expandable_segments currently defaults to false. You can enable this feature by `exportPYTORCH_NPU_...
1,训练功能问题定位思路 Torch-npu错误码 CANN错误码2,精度问题定位思路3,未知错误定位技巧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torc…
pip3 install torch_npu-1.11.0.post11-cp38-cp38-linux_aarch64.whl 执行如下命令,若返回True则说明安装成功。 python3 -c "import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" 说明 若Pytorch版本为2.1.0,出现“找不到google或者protobuf或者protobuf版本过高”报错时,需执行如下命令:...
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 ...
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 ...
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 ...