有些模型在模型计算的过程中会存在动态shape场景，即在模型计算过程中，模型的输入和输出存在多种shape。这种情况下，由于编译时无法已知全部shape信息，每次调用算子进行计算时都需要进行编译，会增加编译开销和内存使用，降低性能。

使用PyTorch Analyse工具的动态shape模式对于模型脚本进行分析，判断是否存在动态shape算子。

若不存在可进行其他内容调优。
若存在，请安装算子二进制包。PyTorch框架可调用算子二进制包中算子编译信息，可设置模型编译时是否优先在线编译，以此解决动态shape问题、优化模型训练性能。

使用PyTorch Analyse工具的动态shape模式对于模型脚本进行分析，生成动态shape的分析报告msft_dynamic_shape_analysis_report.csv。

进入分析工具所在路径。

cd Ascend-cann-toolkit安装目录/ascend-toolkit/latest/tools/ms_fmk_transplt/

执行分析。

./pytorch_analyse.sh -i 待分析脚本路径 -o 分析结果输出路径 -v 待分析脚本框架版本 -m dynamic_shape

表1 参数说明
参数	参数说明	取值示例
-i --input	待分析脚本文件或三方库套件源码所在文件夹路径。必选。	/home/xxx/analysis
-o --output	分析结果文件输出路径。会在该路径下生成xxxx_analysis文件夹。必选。	/home/xxx/analysis_output
-v --version	待分析脚本或三方库套件源码的PyTorch版本。目前支持1.8.1和1.11.0。必选。	1.8.1 1.11.0
-m --mode	分析的模式。目前支持torch_apis（算子支持情况分析）、third_party（三方库套件分析）、affinity_apis（亲和API分析）和dynamic_shape（动态shape分析）模式。可选。	torch_apis（默认） third_party affinity_apis dynamic_shape
-env --env-path	分析时需要增加的PYTHONPATH环境变量路径，仅安装jedi后该参数才生效。可选。	/home/xxx/transformers/src /home/xxx/transformers/utils 多个文件路径使用空格隔开。
-api --api-files	三方库不支持API的分析结果文件。可选。	/home/xxx/mmcv_analysis/full_unsupported_results.csv /home/xxx/transformers_analysis/full_unsupported_results.csv 多个文件路径使用空格隔开。
-h --help	显示帮助信息。	-

完成分析后，在分析结果输出路径下会生成一个完整的模型脚本文件夹，其中模型脚本代码都做了自动修改。在分析结果输出路径下，修改训练脚本文件中读取训练数据集的for循环，手动开启动态shape检测，请参考下方示例进行修改。
- 修改前：
```
for i, (ings, targets, paths, _) in pbar:
```
- 修改如下加粗字体信息：
```
for i, (ings, targets, paths, _) in DETECTOR.start(pbar):
```
在分析结果输出路径下，拉起修改过的训练脚本，运行一个epoch即可。完成后会在路径下生成动态shape的分析报告msft_dynamic_shape_analysis_report.csv。其中存储了函数名称、调用栈、所在文件、文件行号、输入和输出的shape范围，如下图样例所示。
图1 样例动态shape分析报告

在代码中使能算子二进制即可完成性能调优。

在主函数中添加使能算子二进制的代码。

if __name__ == '__main__':
    torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False)
    main()

拉起训练。对比使能算子二进制前后的step训练耗时，发现性能数据获得提升即说明调优成功。如下图所示，未开启算子二进制时一个step训练总耗时（mTime）约为1.4s，开启后一个step训练总耗时（mTime）约为1.2s。
图2 未开启算子二进制

图3 开启算子二进制

动态shape（算子二进制）调优案例