一、背景：1、在Linux系统的服务器上，目前已经安装有NVIDIA GPU驱动535.183.01版本和CUDA Toolkit 12.2版本，CUDA Toolkit默认的安装路径是/usr/local/cuda和/usr/local/cuda-12.2，该系统暂时无法使用Docker容器。

通过本文自注意力机制self-attention的过程解析，首先通过输入词的query和key相乘计算出一个关系权重，再用这个关系权重对value进行加权求和，以提升一个序列中相关向量的权重，降低不相关元素的权重。在计算完自注意力分数后，我们看到后面还有一个softmax计算，考虑到softmax的图形，在值越大的地方梯度会越小，所以如果上一步计算出的分数值越大，那样就会出现梯度小时的情况，此时就

定位报错问题的步骤：1、 找到报错的用户代码行：;2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：;3、 查询不同版本上的API映射，与标杆算子进行对比；4、 需要重点关注变量定义、初始化的正确性。

***************************************************解答*****************************************************安装使用MindSpore。要安装GPU版本的MindSpore，建议参考下安装教程，这里有对gcc版本的说明。我怎么安装MindSpore-GPU版本。

文章摘要 在使用MindSpore2.0.0和MindYolo030框架训练YOLOv5x模型时，当数据集从官方1600张图片更换为自建500张图片后，出现从第2个epoch开始loss值为NaN的问题。可能原因包括：数据集样本量过少、图片质量不佳或标注文件格式错误。建议解决方案是：1)检查数据集标注XML文件格式是否符合VOC标准；2)确认图片像素大小是否合适，必要时缩小图像尺寸；3)增加数据增

环境信息：win10，cpu，报错信息：工程和权重文件从官方网站上下载的。

【摘要】在香橙派AIPRO20T上运行MindSpore ResNet50训练任务时出现错误，原因是早期版本(1.7)不支持该设备。建议解决方案包括：1)升级至MindSpore 2.5.0和配套CANN 8.0.RC3alpha003；2)更换为最新迁移学习教程代码；3)注意12GB内存可能不足需配置swap空间；4)建议使用终端直接运行而非Jupyter Notebook；5)可设置环境变量M

Transformer 模型：https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/Transformer迁移英中翻译模型至mindspore，当encoder及decoder层配置为24层调整TransformerConfig.max_decode_length，随着TransformerConfig.max_decode_len

***************************************************解答*****************************************************上述安装的是310版本的MindSpore，在310卡上仅支持推理。按照官网文档安装mindspore。

摘要：使用MindYOLO 0.30和MindSpore 2.2.11训练YOLOv5x模型时出现推理异常问题，EMA权重产生过度检测而普通权重无输出。经测试发现MindSpore 2.x版本存在兼容性问题，建议降级至2.0版本（参考HiAscend论坛相关讨论帖）。解决方案包括：1) 改用MindSpore 2.0环境重新训练；2) 使用已验证的配置方案。该问题可能与框架版本对YOLOv5实现的