2.4K Star 8.2K Fork 4.4K

GVPMindSpore / mindspore

 / 详情

[ST][MS][NET][升降频][mobilenetv1 8p]910ProB/910A性能比70.54%低于100%

TODO
Bug-Report
创建于  
2023-06-06 14:09
name about labels
Bug Report Use this template for reporting a bug kind/bug

Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)

mobilenetv1网络仓地址:https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv//MobileNet/mobilenetv1
mobilenetv1网络910ProB/910A训练性能比70.54%低于100%

Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填)

  • Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境:

Please delete the backend not involved / 请删除不涉及的后端:
/device Ascend

  • Software Environment / 软件环境 (Mandatory / 必填):
    -- MindSpore version (e.g., 1.7.0.Bxxx) :
    -- Python version (e.g., Python 3.7.5) :
    -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04):
    -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
    Run包:HISI_C30/20230518
    Mindspore版本:r2.1_master_20230602121730_cf123905

  • Excute Mode / 执行模式 (Mandatory / 必填)(PyNative/Graph):

Please delete the mode not involved / 请删除不涉及的模式:
/mode graph

Related testcase / 关联用例 (Mandatory / 必填)

用例仓地址: solution_test/cases/02network/00cv/mobilenetv1/train
用例:
test_ms_mobilenetv1_imagenet_train_infer_8p_0006.py

Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)

  1. get code from models
  2. cd models/official/cv/MobileNet/mobilenetv1/scripts
  3. sh run_distribute_train.sh imagenet2012 ./hccl_8p.json ./ImageNet2012
  4. 验证网络训练性能910ProB/910A是否大于100%

Describe the expected behavior / 预期结果 (Mandatory / 必填)

网络训练成功,网络训练性能910ProB/910A大于100%

Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填)

910A 8p FPS:21747
910ProB 8p FPS:15341
910ProB/910A:70.54%

Special notes for this issue/备注 (Optional / 选填)

走给俞超杰

评论 (4)

zhongjicheng 创建了Bug-Report
zhongjicheng 添加了
 
sig/modelzoo
标签
zhongjicheng 添加了
 
attr/performance
标签
zhongjicheng 添加了
 
stage/perf-tuning
标签
zhongjicheng 添加了
 
kind/bug
标签
zhongjicheng 添加了
 
v2.1.0
标签
展开全部操作日志

Please assign maintainer to check this issue.
请为此issue分配处理人。
@zhongjicheng

Please add labels (comp or sig), also you can visit https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md to find more.
为了让代码尽快被审核,请您为Pull Request打上 组件(comp)或兴趣组(sig) 标签,打上标签的PR可直接推送给责任人进行审核。
更多的标签可以查看https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md
以组件相关代码提交为例,如果你提交的是data组件代码,你可以这样评论:
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码,可以这样写:
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型,例如是bugfix或者是特性需求:
//kind/bug or //kind/feature
恭喜你,你已经学会了使用命令来打标签,接下来就在下面的评论里打上标签吧!

zhongjicheng 修改了标题
zhongjicheng 添加了
 
rct/cann
标签
zhongjicheng 负责人hemaohua 修改为yuchaojie
zhongjicheng 里程碑B-SIG-ModelZoo 修改为B-SIG-ASCEND
zhongjicheng 修改了描述

r2.0_20230610001544_87e30858 也有这个问题

sunjiawei999 添加了
 
v2.0.0
标签

2023-6-15 CCB结论:非关键场景,问题优先级放低,转需求后续通过GE流程调优。

yuchaojie 添加了
 
ccb/rfc
标签
yuchaojie 里程碑B-SIG-ASCEND 修改为未设置

登录 后才可以发表评论

状态
负责人
项目
里程碑
Pull Requests
关联的 Pull Requests 被合并后可能会关闭此 issue
分支
开始日期   -   截止日期
-
置顶选项
优先级
预计工期 (小时)
参与者(4)
Python
1
https://gitee.com/mindspore/mindspore.git
git@gitee.com:mindspore/mindspore.git
mindspore
mindspore
mindspore

搜索帮助