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如果Conv2D层的shape过大,会造成分解时间过长或分解异常中止,为防止出现该情况,执行分解动作前,请先参见如下约束或参考数据:分解工具性能参考数据:CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2699 v4 @ 2.20GHz内存: 512G分解单层卷积:shape(512, 512, 5, 5), 大约耗时25秒。s
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基于Caffe框架的算子使用了ProtoBuf进行序列化结构的数据存储,所以编译基于Caffe框架的算子插件时,需要用户手工部署ProtoBuf到开发环境中。操作步骤如下所示:从https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.8.0路径下下载protobuf-cpp-
基于Caffe框架的算子使用了ProtoBuf进行序列化结构的数据存储,所以编译基于Caffe框架的算子插件时,需要用户手工部署ProtoBuf到开发环境中。操作步骤如下所示:从https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.11.3路径下下载protobuf-cpp
如果Conv2D层的shape过大,会造成分解时间过长或分解异常中止,为防止出现该情况,执行分解动作前,请先参见如下约束或参考数据:分解工具性能参考数据:CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2699 v4 @ 2.20GHz内存: 512G分解单层卷积:shape(512, 512, 5, 5), 大约耗时25秒。s
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