Xiaoyu Zhang
Xiaoyu Zhang
> **tensor.copy_()不管用** > > ``` > >>> flow.__version__ > '0.8.0.dev20220417+cu112' > >>> torch.__version__ > '1.11.0+cu113' > ``` > > 最小复现代码： > > flow: > > ``` > >>> x =...
> **oneflow.nn.functional.interpolate与torch行为不一致。** > > 输出size不同。 对有些输入是ok的，但是有些不行，我目前还没找到规律，因为interpolate的实现我还不大懂。 > > ``` > >>> flow.__version__ > '0.8.0.dev20220417+cu112' > >>> torch.__version__ > '1.11.0+cu113' > ``` > > 最小复现代码： > > flow > > ```...
> flow.as_tensor从numpy array转换时无法显式指定data type > > 已同步至：[Oneflow-Inc/OneTeam#1207 (comment)](https://github.com/Oneflow-Inc/OneTeam/issues/1207#issuecomment-1073432125) > > ``` > >>> flow.__version__ > '0.8.0.dev20220417+cu112' > >>> torch.__version__ > '1.11.0+cu113' > ``` > > 最小复现代码： > > flow >...
> Narrow(x, axis, start_idx, length) 可以用nightly试一下，这个问题应该没有了
> @Ldpe2G @BBuf 看看这个应该也是算子方面的问题，对动态形状的处理，yolo 里面应该也会遇到 希望这里可以整理出一份最小复现代码，只看错误栈有点乱且难以定位。
@kuangliu
@clackhan 可以继续讨论下这个问题
Good question, maybe we will support amp eager mode in v0.9.0? @chengtbf
> 这个 `tensor.exponential_` 我已经开发了，和 pytorch 对齐的 #9073 嗯，后面开发前可以在任务列表里面加一下认领人，避免重复开发。https://github.com/Oneflow-Inc/OneTeam/issues/1207#issuecomment-1073432125