QAT模型检查

已解决

默认328322024-08-23

J5 J5_OE_1.1.74

1、请问torch.jit.trace只能传入一个tensor吗？

2、如果我们输入模型的数据有许多tensor我们需要怎么做呢？（写成一个tensor字典不行）

算法工具链

技术深度解析征程5

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kotei左文亮
Lv.3
torch.jit.trace 示例，其中定义了一个函数foo，该函数接受两个参数x和y，并通过torch.jit.trace(foo, (torch.rand(3), torch.rand(3)))对函数进行了追踪。这里传入了两个随机生成的tensors作为输入，以记录这些输入如何影响函数的输出。这表明torch.jit.trace支持传入多个tensors作为输入，以便在追踪过程中捕获所有必要的tensor操作。
2024-08-26
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- 默认32832回复kotei左文亮:
  您好！我们将我们模型的batch转化为一个tensor列表为什么还会报下面的错误呢？
  下面是我们转的tensor列表：
  2024-08-27
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- kotei左文亮回复默认32832:
  输入里没有"is_floating_point"关键字，后面哪里用到了这个关键字？？
  2024-08-29
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- 默认32832回复kotei左文亮:
  您好！我们根据地平线算法工具链示例，在模型检查部分的torch.jit.trace需要一个tensor，我们将我们模型输入的一个batch转化成立一个字典，在我们的模型输入中并没有"is_floating_point"关键字，模型也不需要用到"is_floating_point"关键字，请问是torch.jit.trace函数需要"is_floating_point"关键字吗？
  
  2024-08-30
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- kotei左文亮回复默认32832:
  torch.jit.trace函数的语法或参数说明中并没有明确提到需要is_floating_point关键字。相反，它的主要目的是通过提供一个特定的输入来跟踪模型的操作，而不是通过设置数据类型或数据格式的参数。因此，对于torch.jit.trace函数的使用，不需要is_floating_point关键字‌。
  2024-08-30
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- 默认32832回复kotei左文亮:
  您好，我们也检查了torch.jit.trace函数的输入（生成quantized_model的convert_fx函数）和torch.jit.trace函数（会将输入example_input转化成一个元组）都没有问题，目前不知道为什么会报这个错误？
  2024-09-04
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- kotei左文亮回复默认32832:
  那您可能要研究一下关于数据加载torch.utils.data.DataLoader 和 torch_geometric.loader.DataLoader的区别和联系了，前者是地平线docker里自带的数据加载，后者是一般开发者使用的torch_geometric.data.Data保存图结构的数据加载，特别是对多输入的模型，不知道您之前是不是使用的这个进行训练的。
  2024-09-06
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