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问题描述

昇腾设备训练似乎和CPU训练有所差异，使用mindspore在昇腾训练时，对于分类任务，不支持mindspore.int64，但是CPU上没有这个问题。而且在使用全零初始化权重的情况下，二者收敛速度差异较大，在昇腾上收敛速度远快于CPU，为什么会有这种情况？
还有就是推理时mindspore-lite默认使用float32还是float16？

问题解答

1.对于分类任务，不支持mindspore.int64

→ 这个应该是某个算子在昇腾下不支持int64,但是cpu下支持int64

2.速度快

→ npu的作用不就是加速运算.肯定要比cpu快.架构决定的.

3.mindspore lite推理的类型

这个不是由模型决定的吗?模型如果定了输入和内部算子的类型,整个流程就是定了.