张小明
前端开发工程师
昇腾设备训练似乎和CPU训练有所差异，使用mindspore在昇腾训练时，对于分类任务，不支持mindspore.int64，但是CPU上没有这个问题。而且在使用全零初始化权重的情况下，二者收敛速度差异较大，在昇腾上收敛速度远快于CPU，为什么会有这种情况？
还有就是推理时mindspore-lite默认使用float32还是float16？
1.对于分类任务，不支持mindspore.int64
→ 这个应该是某个算子在昇腾下不支持int64,但是cpu下支持int64
2.速度快
→ npu的作用不就是加速运算.肯定要比cpu快.架构决定的.
3.mindspore lite推理的类型
这个不是由模型决定的吗?模型如果定了输入和内部算子的类型,整个流程就是定了.
个人简介一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。感谢大家的…
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