各位前辈好，我在搭载昇腾 310P 加速卡的服务器上，使用 MindSpore 训练图像分类模型。该项目在 GPU 环境训练时收敛正常、精度达标，但迁移到昇腾平台后，训练 Loss 持续上下震荡，迟迟无法下降，最终模型精度也远低于预期。我重新匹配安装了对应版本的 CANN 与 MindSpore，反复调整学习率、批次大小等常规超参，依旧没有改善。我怀疑是昇腾架构下混合精度、算子精度模式存在适配问题，暂时没有排查思路，想请教大家该从哪些方向定位并解决这类训练异常问题。