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昇腾小AI

DumpConfig构造函数

功能说明

DumpConfig类的构造函数,用于配置dump功能。

函数原型

def __init__(self,
enable_dump=False,
dump_path=None,
dump_step=None,
dump_mode="output",
enable_dump_debug=False,
dump_debug_mode="all",
dump_data="tensor",
dump_layer=None
)

参数说明

参数名

输入/输出

描述

enable_dump

输入

是否开启Data Dump功能,默认值:False。

  • True:开启Data Dump功能,从dump_path读取Dump文件保存路径。
  • False:关闭Data Dump功能。
说明:
  • 不能同时开启Data Dump与溢出数据采集功能,即不同时将enable_dump和enable_dump_debug参数配置为“True”。
  • 若“enable_dump/enable_dump_debug(二选一)”参数配置为“True”,同时“enable_exception_dump”配置为了“1”(即开启普通ExceptionDump)。此时,针对动态shape网络,仅“enable_exception_dump”生效;针对静态shape网络,“enable_exception_dump”与“enable_dump/enable_dump_debug(二选一)”都生效。

dump_path

输入

Dump文件保存路径。enable_dump或enable_dump_debug为true时,该参数必须配置。

该参数指定的目录需要在启动训练的环境上(容器或Host侧)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(相对执行命令行时的当前路径)。

  • 绝对路径配置以“/”开头,例如:/home/HwHiAiUser/output。
  • 相对路径配置直接以目录名开始,例如:output。

dump_step

输入

指定采集哪些迭代的Data Dump数据。

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。

若不配置该参数,表示采集所有迭代的dump数据。

dump_mode

输入

Data Dump模式,用于指定dump算子输入还是输出数据。取值如下:

  • input:仅dump算子输入数据
  • output:仅dump算子输出数据,默认为output
  • all:dump算子输入和输出数据

enable_dump_debug

输入

溢出检测场景下,是否开启溢出数据采集功能,默认值:False。
  • True:开启采集溢出数据的功能,从dump_path读取Dump文件保存路径,dump_path为None时会产生异常。
  • False:关闭采集溢出数据的功能。
说明:
  • 不能同时开启Data Dump与溢出数据采集功能,即不同时将enable_dump和enable_dump_debug参数配置为“True”。
  • 若“enable_dump/enable_dump_debug(二选一)”参数配置为“True”,同时“enable_exception_dump”配置为了“1”(即开启普通ExceptionDump)。此时,针对动态shape网络,仅“enable_exception_dump”生效;针对静态shape网络,“enable_exception_dump”与“enable_dump/enable_dump_debug(二选一)”都生效。

dump_debug_mode

输入

溢出检测模式,取值如下:
  • aicore_overflow:AI Core算子溢出检测,检测在算子输入数据正常的情况下,输出是否不正常的极大值(如float16下65500,38400,51200这些值)。一旦检测出这类问题,需要根据网络实际需求和算子逻辑来分析溢出原因并修改算子实现。
  • atomic_overflow:Atomic Add溢出检测模式,在AICore计算完,由UB搬运到OUT时,产生的Atomic Add溢出问题。
  • all:同时进行AI Core算子溢出检测和Atomic Add溢出检测。默认值为“all”。
    说明:

    针对Atlas A2 训练系列产品,仅支持配置为默认值“all”。

dump_data

输入

指定算子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。

大规模训练场景下,通常dump数据量太大并且耗时长,可以先dump所有算子的统计数据,根据统计数据识别可能异常的算子,然后再指定dump异常算子的input或output数据。

dump_layer

输入

指定需要dump的算子。取值为算子名,多个算子名之间使用空格分隔。若不配置此字段,默认dump全部算子。

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。

返回值

返回DumpConfig类对象,作为NPURunConfig的参数传入。

约束说明

enable_dump和enable_dump_debug不能同时开启。

调用示例

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from npu_bridge.npu_init import *
...
dump_config = DumpConfig(enable_dump=True, dump_path="/home/HwHiAiUser/output", dump_step="0|5|10", dump_mode="all")
session_config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config = NPURunConfig(dump_config=dump_config, session_config=session_config)
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