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- 精度对齐说明精度对齐旨在确保模型在训练一定轮次后，其损失（LOSS）或评分能够与原硬件训练的结果基本相符。 精度对齐标准下图所示为在原硬件GPU上的训练精度：迁移到NPU上后要求与GPU训练精度相差在千分之五左右，若精度误差过大则需要通过前向、反向对齐操作定位问题算子。 精度对齐思路一旦精度出现偏差，首先确认环境变量配置（例如，NPU私有格式环境变量是否关闭export FLAGS_npu... 精度对齐说明精度对齐旨在确保模型在训练一定轮次后，其损失（LOSS）或评分能够与原硬件训练的结果基本相符。 精度对齐标准下图所示为在原硬件GPU上的训练精度：迁移到NPU上后要求与GPU训练精度相差在千分之五左右，若精度误差过大则需要通过前向、反向对齐操作定位问题算子。 精度对齐思路一旦精度出现偏差，首先确认环境变量配置（例如，NPU私有格式环境变量是否关闭export FLAGS_npu...
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- 训练常用环境变量本节介绍的环境变量建议在训练前提前设置好。 NPU私有格式0为关闭，建议关闭：export FLAGS_npu_storage_format=0 NPU在线编译false为关闭，建议小模型关闭，大模型打开：export FLAGS_npu_jit_compile=false aclnn_scale在大模型场景设置False性能更好，小模型场景设置True性能更好：expor... 训练常用环境变量本节介绍的环境变量建议在训练前提前设置好。 NPU私有格式0为关闭，建议关闭：export FLAGS_npu_storage_format=0 NPU在线编译false为关闭，建议小模型关闭，大模型打开：export FLAGS_npu_jit_compile=false aclnn_scale在大模型场景设置False性能更好，小模型场景设置True性能更好：expor...
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