函数：set_dump

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。

• 模型加载方式为文件加载时，填入模型文件的名称，不需要带后缀名；也可以配置为ATC模型文件转换后的json文件里的最外层"name"字段对应值。
• 模型加载方式为内存加载时，配置为ATC模型文件转换后的json文件里的最外层"name"字段对应值。

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：

• 需按格式配置，每行配置模型中的一个算子名，且每个算子之间用英文逗号隔开。
• 用户可以无需设置model_name，此时会默认dump所有model下的相应算子。如果配置了model_name，则dump对应model下的相应算子。
• 若指定的算子其输入涉及data算子，会同时将data算子信息dump出来；若需dump data算子，需要一并填写data节点算子的后继节点，才能dump出data节点算子数据。
• 当需要dump模型中所有算子时，不需要包含layer字段。

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。

dump_mode

dump数据模式。

• input：dump算子的输入数据。
• output：dump算子的输出数据，默认取值output。
• all：dump算子的输入、输出数据。

  注意，配置为all时，由于部分算子在执行过程中会修改输入数据，例如集合通信类算子HcomAllGather、HcomAllReduce等，因此系统在进行dump时，会在算子执行前dump算子输入，在算子执行后dump算子输出，这样，针对同一个算子，算子输入、输出的dump数据是分开落盘，会出现多个dump文件，在解析dump文件后，用户可通过文件内容判断是输入还是输出。

dump_level

dump数据级别，取值：

• op：按算子级别dump数据。
• kernel：按kernel级别dump数据。
• all：默认值，op和kernel级别的数据都dump。

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。

dump_op_switch

单算子模型dump数据开关。

• on：开启单算子模型dump。
• off：关闭单算子模型dump，默认取值off。

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：

• tensor: dump算子数据，默认为tensor。
• stats: dump算子统计数据，结果文件为csv格式，文件中包含算子名称、输入/输出的数据类型、最大值、最小值等。

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。