但是我在应用的时候遇到一些问题 动态图 方案、
python 代码
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python 代码
import paddle
from paddle.vision.models import resnet50
model = resnet50(pretrained=True)
x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
out = model(x)
print(out.shape)
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但是我添加 export 后还是没有反应
image
(linenet) Product-Name:~/Downloads/zc/paddlepaddle_op/rn_50_op$ python3 run-rn50.py /home/ms001/anaconda3/envs/linenet/lib/python3.6/site-packages/paddle/nn/layer/norm.py:653: UserWarning: When training, we now always track global mean and variance.
"When training, we now always track global mean and variance.")
[1, 1000]
(linenet) -System-Product-Name:/Downloads/zc/paddlepaddle_op/rn_50_op$ export GLOG_vmodule=operator=5
ms001@ms001-System-Product-Name:/Downloads/zc/paddlepaddle_op/rn_50_op$ python3 run-rn50.py
/home/ms001/anaconda3/envs/linenet/lib/python3.6/site-packages/paddle/nn/layer/norm.py:653: UserWarning: When training, we now always track global mean and variance.
"When training, we now always track global mean and variance.")
[1, 1000]
我想知道该怎末调整，谢谢
6条答案
按热度按时间ylamdve61#
非常感谢您的回复， 您给的链接会进行学习
此外：
确实，这是训练端搭建网络的前向，那么如果这是一个完整的训练过程，请问他会进行算子融合嘛
x8goxv8g2#
非常感谢您的回复， 您给的链接会进行学习 此外： 确实，这是训练端搭建网络的前向，那么如果这是一个完整的训练过程，请问他会进行算子融合嘛
默认情况下，训练端一般不会进行算子融合
k2fxgqgv3#
您好，我们已经收到了您的问题，会安排技术人员尽快解答您的问题，请耐心等待。请您再次检查是否提供了清晰的问题描述、复现代码、环境&版本、报错信息等。同时，您也可以通过查看 官网API文档 、 常见问题 、 历史Issue 、 AI社区 来寻求解答。祝您生活愉快～
Hi! We've received your issue and please be patient to get responded. We will arrange technicians to answer your questions as soon as possible. Please make sure that you have posted enough message to demo your request. You may also check out the API ， FAQ ， Github Issue and AI community to get the answer.Have a nice day!
kg7wmglp4#
你好，如果想输出更多debug信息，可以用
export GLOG_v=4。export GLOG_vmodule=operator=5这个命令是出自文档吗？能否附上来源，谢谢~bnlyeluc5#
哈喽 感谢您的解答，您提供的export GLOG_v=4 是可以显示更多信息的，至于export GLOG_vmodule=operator=5 是来自issue
#39569
您好其实我想了解的是 类似于 resnet 中conv bn relu 这样的算子，有可能是会融合成 一个算子的，我是想了解在运行resnet 50 中所运行的 fuse op
但是我在 cpu 以及gpu 执行打印出来的 算子信息 还是
单独的 conv2d
batch_norm
relu
看起来并不是我想看到的融合后的算子
所以我想问问，我该怎末调整 谢谢
sqyvllje6#
您好，从代码上看您使用的是训练端搭建的网络结构，然后运行了前向计算。这时一般不会进行算子融合。您可以通过save_inference_model将其转化为推理模型，然后参考此文档 https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/api_reference/cxx_api_doc/Config/OptimConfig.html#ir 通过SwitchIrDebug接口输出图优化之后的图整体结构，通过GraphVis查看dot文件来查看优化后图结构。