更新时间：2024-12-30 GMT+08:00
精度校验
迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括：
- Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。
- 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。
在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度可能存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和如何借助精度工具进行精度问题的定位。
父主题： PyTorch迁移精度调优
