而且第一次执行非常非常慢有时候得20分钟,后面重复执行就快了我在代码中加入了这样一句话:torch.npu.set_compile_mode(jit_compile=False),他现在基本上比较快了,但是损失不下降,之前在英伟达上面跑是下降的,这个与学习率参数没关系吧,在英伟达上面也是相同的参数。是因为我加入的这句话导致的吗?或者是否是我的...
torch_npu.npu.native_device - 非接口,可作为参数等价替换'xla'字符串。 dump torch_npu.npu.set_dump function torch_npu.npu.init_dump function torch_npu.npu.finalize_dump function 算子 torch_npu.npu.set_compile_mode function torch_npu.npu.is_jit_compile_false function torch_npu.npu.set_mm_...
import torch.nn as nn import torch_npu torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False) torch.npu.set_option({"NPU_FUZZY_COMPILE_BLACKLIST": "DynamicGRUV2"}) device = "npu:0" x = torch.randn(101,1,16).to(device) gru = nn.GRU(16, 16, 2, batch_first=False).to(device) lstm...
"set_option", "set_aoe", "set_compile_mode", "set_mm_bmm_format_nd", "get_mm_bmm_format_nd", "get_npu_overflow_flag", "clear_npu_overflow_flag", "get_rng_state", "set_rng_state", "get_rng_state_all", "set_rng_state_all", "is_jit_compile_false", ...
get('pin_memory', False) pin_memory_device = kwargs.get('pin_memory_device', None) if pin_memory and not pin_memory_device: kwargs['pin_memory_device'] = 'npu' if pin_memory and type(pin_memory_device) == str and 'cuda' in pin_memory_device: kwargs['pin_memor...
jit_compile -配置编译模式。默认为"auto",在静态shape时调用二进制kernel函数,在动态shape时自动编译。可选参数为["auto"]。 npu_fx_pass -是否在FX图上执行为npu注册的fx_pass,使能图融合。默认为False,不开启。可选参数为[True, False]。 aot_config_enable_joint_graph -是否将前反向图以一个完整图的方...