aclmdlSetDump
函数功能
设置Dump参数。
- 执行两个不同的模型，需要设置不同的Dump配置信息，接口调用顺序：aclInit接口-->aclmdlInitDump接口-->aclmdlSetDump接口-->模型1加载-->模型1执行-->aclmdlFinalizeDump接口-->模型1卸载-->aclmdlInitDump接口-->aclmdlSetDump接口-->模型2加载-->模型2执行-->aclmdlFinalizeDump接口-->模型2卸载-->执行其它任务-->aclFinalize接口
- 同一个模型执行两次，第一次需要Dump，第二次无需Dump，接口调用顺序：aclInit接口-->aclmdlInitDump接口-->aclmdlSetDump接口-->模型加载-->模型执行-->aclmdlFinalizeDump接口-->模型卸载-->模型加载-->模型执行-->执行其它任务-->aclFinalize接口
约束说明
- 只有在调用本接口之后加载模型，配置的Dump信息有效。在调用本接口之前已经加载的模型不受影响，除非用户在调用本接口后重新加载该模型。
例如以下接口调用顺序中，加载的模型1不受影响，配置的Dump信息仅对加载的模型2有效：
aclmdlInitDump接口-->模型1加载-->aclmdlSetDump接口-->模型2加载-->aclmdlFinalizeDump接口
- 多次调用本接口对同一个模型配置了Dump信息，系统内处理时会采用覆盖策略。
例如以下接口调用顺序中，第二次调用本接口配置的Dump信息会覆盖第一次配置的Dump信息：
aclmdlInitDump接口-->aclmdlSetDump接口-->aclmdlSetDump接口-->模型1加载-->aclmdlFinalizeDump接口
函数原型
aclError aclmdlSetDump(const char *dumpCfgPath)
参数说明
参数名 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
dumpCfgPath |
输入 |
配置文件路径的指针，包含文件名。配置文件格式为json格式。
当前支持以下Dump信息配置：
|
配置文件示例（模型Dump配置、单算子Dump配置）
模型Dump配置示例如下：
{
"dump":{
"dump_list":[
{ "model_name":"ResNet-101"
},
{
"model_name":"ResNet-50",
"layer":[
"conv1conv1_relu",
"res2a_branch2ares2a_branch2a_relu",
"res2a_branch1",
"pool1"
]
}
],
"dump_path":"$HOME/output",
"dump_mode":"output",
"dump_op_switch":"off",
"dump_data":"tensor"
}
}
单算子Dump配置示例如下：
{
"dump":{
"dump_path":"output",
"dump_list":[],
"dump_op_switch":"on",
"dump_data":"tensor"
}
}
配置项 |
参数说明 |
|---|---|
dump_list |
（必选）待dump数据的整网模型列表。 创建模型dump配置信息，当存在多个模型需要dump时，需要每个模型之间用英文逗号隔开。 在单算子执行场景下，dump_list为空。 |
model_name |
模型名称，各个模型的model_name值须唯一。
|
layer |
IO性能相对较差时，可能会出现由于数据量过大导致执行超时，所以不建议全量dump，请指定算子进行dump。通过该字段可以指定需要dump的算子名，支持指定为ATC模型转换后的算子名，也支持指定为转换前的原始算子名，配置时需注意：
|
dump_path |
（必选）dump数据文件存储到运行环境的目录，该目录需要提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限。
支持配置绝对路径或相对路径：
|
dump_mode |
dump数据模式。 |
dump_level |
dump数据级别，取值：
默认配置下，dump数据文件会比较多，例如有一些aclnn开头的dump文件，若用户对dump性能有要求或内存资源有限时，则可以将该参数设置为op级别，以便提升dump性能、精简dump数据文件数量。
说明：
算子是一个运算逻辑的表示（如加减乘除运算），kernel是运算逻辑真正进行计算处理的实现，需要分配具体的计算设备完成计算。 |
dump_op_switch |
单算子模型dump数据开关。
|
dump_step |
指定采集哪些迭代的Dump数据。推理场景无需配置。 不配置该参数，默认所有迭代都会产生dump数据，数据量比较大，建议按需指定迭代。 多个迭代用“|”分割，例如：0|5|10；也可以用“-”指定迭代范围，例如：0|3-5|10。 配置示例： {
"dump":{
"dump_list":[
......
],
"dump_path":"$HOME/output",
"dump_mode":"output",
"dump_op_switch":"off"
"dump_step": "0|3-5|10"
}
}
|
dump_data |
算子dump内容类型，取值：
通常dump数据量太大并且耗时长，可以先dump算子统计数据，根据统计数据识别可能异常的算子，然后再dump算子数据。 模型Dump场景下，会根据dump_mode处的配置统计算子输入或算子输出或算子输入&输出的信息。 |
配置文件示例（异常算子Dump配置）
将dump_scene参数设置为lite_exception，启用异常算子Dump功能，同时可配合使用ASCEND_WORK_PATH环境变量配置落盘路径，否则落盘在应用程序的当前执行目录下。注意，异常算子Dump配置，不能与模型Dump配置或单算子Dump配置同时开启，否则模型Dump或单算子Dump不生效。
配置文件中的示例内容如下：
{
"dump":{
"dump_scene":"lite_exception"
}
}
此处收集的dump文件无法通过文本工具直接查看其内容，若需查看dump文件内容，先将dump文件转换为numpy格式文件后，再通过Python查看numpy格式文件，详细转换步骤请参见《精度调试工具使用指南》中的“扩展功能>查看dump数据文件”章节。
配置文件示例（溢出算子Dump配置）
{
"dump":{
"dump_path":"output",
"dump_debug":"on"
}
}
配置文件示例（算子Dump Watch模式配置）
将dump_scene参数设置为watcher，开启算子Dump Watch模式，详细配置说明及约束如下：
- 若开启算子Dump Watch模式，则不支持同时开启溢出算子Dump（配置dump_debug参数）或开启单算子模型Dump（配置dump_op_switch参数），否则报错。
- 在dump_list中，通过layer参数配置可能踩踏其它算子内存的算子名称，通过watcher_nodes参数配置可能被其它算子踩踏输出内存导致精度有问题的算子名称。
- 若不指定layer，则模型内所有支持Dump的算子在执行后，都会将watcher_nodes中配置的算子的输出Dump出来。
- layer和watcher_node处配置的算子都必须是静态图、静态子图中的算子，否则不生效。
- 若layer和watcher_node处配置的算子名称相同，或者layer处配置的是集合通信类算子（算子类型以Hcom开头，例如HcomAllReduce），则不导出dump文件。
- 对于融合算子，watcher_node处配置的算子名称必须是融合后的算子名称，若配置融合前的算子名称，则不导出dump文件。
- dump_list内暂不支持配置model_name。
- 开启算子Dump Watch模式，则dump_path必须配置，表示导出dump文件的存储路径。
- 通过dump_mode参数控制导出watcher_nodes中所配置算子的哪部分数据，当前仅支持配置为output。
配置文件中的示例内容如下，配置效果为：当执行完A算子和B算子时，会把C算子和D算子的输出Dump出来，导出C算子opType.A_To_C.*、D算子opType.A_To_D.*、C算子opType.B_To_C.*、D算子opType.B_To_D.*四个dump文件，用于排查A算子、B算子是否会踩踏C算子、D算子的输出内存。
{
"dump":{
"dump_list":[
{
"layer":["A", "B"],
"watcher_nodes":["C", "D"]
}
],
"dump_path":"/home/",
"dump_mode":"output",
"dump_scene":"watcher"
}
}
此处收集的dump文件无法通过文本工具直接查看其内容，若需查看dump文件内容，先将dump文件转换为numpy格式文件后，再通过Python查看numpy格式文件，详细转换步骤请参见《精度调试工具使用指南》中的“扩展功能>查看dump数据文件”章节。
返回值说明
返回0表示成功，返回其他值表示失败。
