1.在测试时为什么npu的利用率很低 是本身很低 还是没有调试清楚,没有把cuda都改成npu
2.在主训练代码的cuda都改成了npu 其他的代码需不需改
主要训练python解释器的cuda代码如下:
1. if torch.cuda.is_available():
2.if self.cpu_cache:
feat_current = feat_current.cuda()
feat_prop = feat_prop.cuda()
3.if self.cpu_cache:
flow_n1 = flow_n1.cuda()
4.if self.cpu_cache:
feat_n2 = feat_n2.cuda()
5.if self.cpu_cache:
flow_n2 = flow_n2.cuda()
6.torch.cuda.empty_cache()
7.hr = hr.cuda()
8.torch.cuda.empty_cache()
9.torch.cuda.empty_cache()
10.torch.cuda.empty_cache()
1.在测试时为什么npu的利用率很低 是本身很低 还是没有调试清楚,没有把cuda都改成npu
2.在主训练代码的cuda都改成了npu 其他的代码需不需改
主要训练python解释器的cuda代码如下:
1. if torch.cuda.is_available():
2.if self.cpu_cache:
feat_current = feat_current.cuda()
feat_prop = feat_prop.cuda()
3.if self.cpu_cache:
flow_n1 = flow_n1.cuda()
4.if self.cpu_cache:
feat_n2 = feat_n2.cuda()
5.if self.cpu_cache:
flow_n2 = flow_n2.cuda()
6.torch.cuda.empty_cache()
7.hr = hr.cuda()
8.torch.cuda.empty_cache()
9.torch.cuda.empty_cache()
10.torch.cuda.empty_cache()