检测PyTorch接口调用的算子

前提条件

单击Link获取样例工程，为进行算子检测做准备。
- 此样例工程仅支持Python3.9，若要在其他Python版本上运行，需要修改${install_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch/PytorchInvocation目录下run_op_plugin.sh文件中的Python版本。
- 下载代码样例时，需执行以下命令指定分支版本。
```
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git -b v0.3-8.0.0.alpha003
```
已参考《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》，完成PyTorch框架和torch_npu插件的安装。

操作步骤

执行以下命令，生成自定义算子工程，并进行host侧和kernel侧的算子实现。
```
bash install.sh -v Ascendxxxyy    # xxxyy为用户实际使用的具体芯片类型
```
参考算子编译部署，完成算子的编译部署。
编辑样例工程目录${install_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/1_add_frameworklaunch/CustomOp/op_kernel下的CMakeLists.txt文件，增加编译选项-sanitizer。
```
add_ops_compile_options(ALL OPTIONS -sanitizer )
```

进入PyTorch接入工程，使用PyTorch调用方式调用AddCustom算子工程，并按照指导完成插件的编译。

PytorchInvocation
├── op_plugin_patch         
├── run_op_plugin.sh      //  5.执行样例时，需要使用
└── test_ops_custom.py    //  步骤6启动工具时，需要使用

执行样例，样例执行过程中会自动生成测试数据，然后运行pytorch样例，最后检验运行结果。

bash run_op_plugin.sh
-- CMAKE_CCE_COMPILER: ${INSTALL_DIR}/toolkit/tools/ccec_compiler/bin/ccec
-- CMAKE_CURRENT_LIST_DIR: ${INSTALL_DIR}/AddKernelInvocation/cmake/Modules
-- ASCEND_PRODUCT_TYPE:
  Ascendxxxyy
-- ASCEND_CORE_TYPE:
  VectorCore
-- ASCEND_INSTALL_PATH:
  /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
-- The CXX compiler identification is GNU 10.3.1
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ - skipped
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: ${INSTALL_DIR}/AddKernelInvocation/build
Scanning dependencies of target add_npu
...
[100%] Linking CCE executable ../../../add_npu
[100%] Built target add_npu
${INSTALL_DIR}/AddKernelInvocation
INFO: compile op on ONBOARD succeed!
INFO: execute op on ONBOARD succeed!
test pass

启动msSanitizer工具拉起Python程序，进行异常检测。
```
mssanitizer python3 test_ops_custom.py
```
参考内存异常报告解析、竞争异常报告解析及未初始化异常报告解析分析异常行为。

父主题： 典型案例