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MindSpore报错 Select GPU kernel op * fail! Incompatible data type

1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.5.2– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-gener

pytorch中网络参数的默认精度

pytorch默认使用单精度float32训练模型，其主要原因为：使用float16训练模型，模型效果会有损失，而使用double(float64)会有2倍的内存压力，且不会带来太多的精度提升，因此默认使用单精度float32训练模型。由于输入类型不一致导致报错： PyTorch:expected scalar type Float but found Dou

7Go 浮点类型使用

Go语言浮点类型，只有如下两种： float32 float54（相当于JAVA的double）数据类型有无符号占用存储取值范围有效数字精准度 float32 有符号占4字节，32位取值范围：-3.403E38~3.403E38 有效数字精准度只能保证6或7位 float64 有符号占8字节，64位取值范围：-1.798E30

2-3自动微分机制——eat_tensorflow2_in_30_days

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而且容易出错的事情而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算 TensorFlow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值这种利用tf.GradientTape求微分

CSAPP--浮点数

一.定点表示小数缺点:表示不了很大的数二.IEEE关于浮点数表示法 float32:符号位1位，阶码字段:8位,小数点为23位 float32:符号位1位，阶码字段:11位,小数点为52位三.浮点数的数值类型 1.规格化值 2.非规格值 3.特殊值而阶码的值决定其属于那一类当阶码的二进制不为0和2

工厂模式

背景：当结构体名的首字母为小写时，这时这个结构体只能在本包使用，而不能被其他包使用，但是在别的包中又希望可以使用这个结构体。由于go语言中没有构造函数，可以使用工厂模式来解决这个问题。举例：model包中student结构体首字母为小写，main包中需使用student结构体 student.go package

分布式tensorflow介绍1:实现最简单的ps-work工作模式

tensorflow的Parameter server架构（PS架构），集群中的节点被分为两类：参数服务器（parameter server）和工作服务器（worker）。其中参数服务器存放模型的参数，而工作服务器负责计算参数的梯度。在每个迭代过程，工作服务器从参数服务器中获得参数，然后将计算的梯度返回给参数服务器，参数服务器聚

深度学习报错集合（自用＞＞＞持续更新）

Tensorflow 1、IndentationError: unexpected indent 代码缩进有问题 2、TypeError: Fetch argument 5 has invalid type <class 'int'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a int into a Tensor or Operation.) 把int32 换成float32 3、Tensor("Add:

训练数据的归一化处理

对于一般的数据（如两列的数据特征，第三列是label）数据的归一化处理 # 归一化处理 for i in range(2): x_data[:,i]=(x_data[:,i]-x_data[:,i].min())/(x_data[:,i].max()-x_data[:,i].min()) 图片数据的归一化处理：图片数据：归一化代码： train_x=tf.cast(train_x/255.0,t

Golang 关于百分比，小数点为数的问题

package main import "fmt" func main(){ var a int a = 100 var b int b = 2 per := float32(b/a) fmt.Printf("打印百分比： %.2f%%\n",per) truePer := float32(b)/float32(a) fmt.Printf("真正可以打印百分比的: %.2f%%",tru

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践--Ebiten代码分析源码分析（五）

2021SC@SDUSC 目录一.概述二.代码分析1.internal/buffered/image.go2.internal/atlas/image.go3.internal/restorable/image.go4.internal/grasphiccommand/image.go 一.概述本文将继续讨论DrawImage()方法中嵌套调用的DrawTriangles()方法。首先是mipmap类调用的，定

np.float32()和np.float64

数位的区别，一个在内存中占分别32和64个bits，也就是4bytes或8bytes。数位越高浮点数的精度越高。 float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52

golang中浮点型底层存储原理

var price float32 = 39.29 float64和float32类似，只是用于表示各部分的位数不同而已，其中：sign=1位，exponent=11位，fraction=52位，也就意味着可表示的范围更大了。

初识 TensorFlow

了解引入的需要神经网络解决的问题学习用神经网络的基本结构、表达方式和编程实现学习训练神经网络的基本方法三好学生成绩问题总分 = 德育分 * 60% + 智育分 * 60% + 体育分 * 60% 假设家长不知道这个规则，已知：学校一定是以德育分、智育分和体育分三项分数的总分来确定三

JAVA实现FLOAT32 类型转换大小端转换，从（1234）到 (3412) 交换字节模式

示例3，当写入287454020时，对应的十六进制为0x11223344, 经过使用不同数据类型转换字节序后，发送和接收顺序如下所示： FLOAT32 (3412) 小端交换字节模式 33,44,11,22 FLOAT32 (1234) 大端模式 11,22,33,44 FLOAT32(2143) 大端交换字节模式 22,11,44,33 FLOAT32(4321) 小端模式 44,33,

Pytorch中Tensor和tensor的区别

默认数据类型在Pytorch中默认的全局数据类型是float32，用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数，则会生成一个随机的张量： import torch torch.Tensor(1) 输出：tensor([一个随机值]) 如果传递一个可迭代的对象，则输出就是这个可迭代的对象 torch

第八章：直方图和傅里叶变换 1-傅里叶概述

''' 傅里叶变换我们生活在时间的世界中，早上7：00起来吃早饭，8：00去挤地铁以时间为参照就是时域分析。但是在频域中一切都是静止的！傅里叶变换的作用：高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海滤波：低通滤波器：只保留低频，会使图像模糊高通滤波器：

Go 语言接口详解（二）

这是『就要学习 Go 语言』系列的第 20 篇分享文章提醒：文末给大家留了小练习，可以先看文章，再做练习，检验自己的学习成果！我们接着上一篇，继续讲接口的其他用法。实现多个接口一种类型可以实现多个接口，来看下例子： 1type Shape interface { 2 Area() float32 3} 4 5typ

golang工厂模式

一、说明当结构体名的首字母为小写时，这时这个结构体只能在本包使用，而不能被其他包使用，但是我们在别的包中又希望可以使用这个结构体。由于go语言中没有构造函数，我们可以使用工厂模式来解决这个问题。二、举例需求：model包中student结构体首字母为小写，main包中需使用student结构

Golang中的接口

定义接口 package main import "fmt" type Shaper interface { Area() float32 } type Square struct { side float32 } func (sq *Square) Area() float32 { return sq.side * sq.side } func main() { sq1 := new(Square) sq1.side = 5 var areaIntf Shape

使用numba对numpy加速遇到的坑

问题一： numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)Unknown attribute 'fill' of type array(float64, 2d, C) 经过查阅以下文档： numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported.html 发现numba并不支持 np.fill()。因此将代码改

基础的RNN

import tensorflow as tf import numpy as np n_input=3 n_neurons=5 x0=tf.placeholder(tf.float32,[None,n_input]) x1=tf.placeholder(tf.float32,[None,n_input]) wx=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[n_input,n_neurons],dtype=tf.float32)) wy=tf.Variable(tf

TypeError: cast() missing 1 required positional argument: ‘dtype‘的解决方案

1 问题描述 Traceback (most recent call last): File "e:\matlab\CNN-classification\LSTM\train_test.py", line 75, in <module> accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correctPred), tf.float32) File "D:\Program\Anaconda3\envs\cat\l

如何使用TVM Pass红外线

如何使用TVM Pass红外线随着Relay / tir中优化遍数的增加，执行并手动维护其依赖关系变得很棘手。引入了一个基础结构来管理优化过程，将其应用于TVM堆栈中IR的不同层。 Relay / tir程序的优化可以以各种粒度应用，分别使用tvm.relay.transform.FunctionPass/ tvm.tir.transform.PrimF

true_fn和false_fn输出的dtype类型不一致怎么办

使用预训练的facenet模型在验证集上跑，中间报了个类型不匹配的错误：原始：当前的话是一个uint8，一个是float32. image = tf.cond(get_control_flag(control[0], RANDOM_ROTATE), lambda:tf.compat.v1.py_func(random_rotate_image, [image], tf.uin