0_18MM_PLATE\" Ply=\"18.0\" Grain=\"True\"><Objective Type=\"Shape\" Count=\"1\"><Shape X=\"60.0\" Y=\"553.0\" Turn=\"True\" Count=\"1\" Name=\"底板\"

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图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题，MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制，可以考虑升级最新版本的MidnSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化，在大Shape场景下会有明显的改善。

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sum()就相当于(tensor_a * mask).sum()。 例如： shape = (1024, ) mask= torch.randint(-1, 2, shape).npu() tensor_a = torch.ones(shape).float().npu() mask_inds = torch

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onnx_runtime_model: onnx模型对象 get_shape: 是否获取模型shape信息、输入数据shape信息 resize_shape: resize shape开关，分档模型需开启 """ print('model_path:{}'

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此session对应的Mongo数据源为当前active数据源。所以在使用session相关的操作时，请务必保证所有操作都能路由到active数据源。 在本地读单边写模式下，如下使用方式会抛出异常：java.lang.IllegalStateException: state should be: ClientSession

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把var broadcast为大小为shape的tensor，结果的数据类型由output_dtype指定，var可以是标量，或者是一个tensor，要求var的shape与第二个参数shape的长度一致，每个维度的大小要么与shape相等，要么为1，为1的维度会被broadcast到与shape一致。例如var的维度为（2，1，64），

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offset值不能超出当前所在lane的宽度范围。 绝对偏移 m_shape: dynamics_shape = step Ego.lane_offset(0.8m, 0.5mps, m_shape) 相对偏移 m_shape: dynamics_shape = linear side_vehicle

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在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在昇腾场景上，算子需要指定具体的shape信息，并且在模型转换的

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"label_meta_attr" : "{\"优先级\":\"0,1\"}", #标注物额外属性 "label_meta_shape" : "multiBox", #标注物形状，包含“bndbox、line、circle、polygon、points、dashe

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把给定5-D NC1HWC0数据格式转换为4-D NCHW数据格式。支持的数据类型：float16。该接口在dim_conv.py中定义。input：输入tensor，5-D格式(N, C1, H, W, C0)，tvm.tensor类型。raw_shape_4D：转换后tensor的维度。res_tensor：转换为4-D格式(N, C

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无法下载com.android.tools.build:gradle:3.0.1依赖 问题现象 错误信息如下： Could not find com.android.tools.build:gradle:3.0.1 处理方法 根据日志提示，对“app”目录下的“build.gra

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检查迁出影像数据文件时的输入参数 √ 查看待迁出的矢量数据文件（shape格式） √ 迁出矢量数据文件（shape格式） √ 迁入矢量数据文件（shape格式） √ 删除影像数据文件 √ 删除矢量数据文件（shape格式） √ 上传生产资料文件（csv格式） √ 删除生产资料文件（csv格式）

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cuda() def torch_func(x, r1, r2): x1, x2 = x[..., : x.shape[-1] // 2], x[..., x.shape[-1] // 2:] # x1, x2 = torch.chunk(x, 2, -1) x_new

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使用场景 local-read-write（单边读写） 父主题： Mas-ElasticSearch-SDK使用手册

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ut_shape = [batch] + spatial_shape + remaining_shape，其中spatial_shape有M维度；支持数据类型为：uint8，int8，int16，uint16，int32，int64，float32 block_shape：1个T

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构建环境中有Android，对于iOS是否有支持计划？ 编译构建服务支持通过自定义MAC执行机完成iOS构建。 父主题： 公共问题

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Android SDK是否支持自定义采集数据？ 支持，具体请参见自定义音频采集和渲染和自定义视频采集和渲染实现。 父主题： SDK使用

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"{\"男\":\"少年,青年\",\"女\":\"少年,青年\"}", #标注物额外属性 "label_meta_shape": "text", #标注物形状，包含“bndbox、line、circle、polygon、points、dashed、

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assert images.shape[0] == labels.shape[0], ( 'images.shape: %s labels.shape: %s' % (images.shape,

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2000行代码。4个中等复杂度算子，基于C++开发，平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如：需要动态Shape，需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型（FP32/FP16） FP32还是FP16混合，判断精度调优难度。

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把给定5-D NC1HWC0数据格式转换为4-D NCHW数据格式。支持的数据类型：float16。该接口在dim_conv.py中定义。input：输入tensor，5-D格式(N, C1, H, W, C0)，tvm.tensor类型。raw_shape_4D：转换后tensor的维度。res_tensor：转换为4-D格式(N, C

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