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准备离线模型dump数据文件

前提条件

请在dump数据前,完成模型对应的应用工程的编译、运行,确保工程正常。

  • 每次推理都会产生dump数据,在循环次数较多的情况下,每次推理的dump数据量随之增大,建议dump数据时仅执行一次推理。同时对于大模型场景,通常dump数据量太大并且耗时长,可以通过dump_data开启算子统计功能,根据统计数据识别可能异常的算子后,再dump可能异常的算子。
  • Docker场景下,不支持将容器作为运行环境使用dump功能。
  • 提供aclInit()接口和aclmdlSetDump()接口两种接口方式dump数据。

dump数据

参考以下步骤进行离线模型dump操作:

  1. 打开aclInit()函数所在的推理应用工程代码文件,查看调用的aclInit()aclmdlSetDump()函数,获取acl.json文件路径。

    如果aclInit()或aclmdlSetDump()初始化为空,则需要修改该函数,补充步骤2创建的acl.json路径。这里的acl.json路径是相对工程编译生成的二进制文件的路径。

  2. 在查出的目录下修改acl.json文件(如不存在,则需要新建,建议放在工程编译后的out目录下),添加dump配置,格式如下所示。
    模型Dump配置示例:
    {                                                                                            
    	"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:

    {
        "dump":{
            "dump_path":"output",
            "dump_list":[], 
    	"dump_op_switch":"on",
            "dump_data":"tensor"
        }
    }
    表1 acl.json文件格式说明

    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。

    • 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。

    支持配置绝对路径或相对路径:
    • 绝对路径配置以“/”开头,例如:$HOME/output。
    • 相对路径配置直接以目录名开始,例如:output。

    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。

    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。

    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。

    • 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"
    	}  
    }
    说明:

    训练场景下,若通过acl.json中的dump_step参数指定采集哪些迭代的Dump数据,又同时在GEInitialize接口中配置了ge.exec.dumpStep参数(该参数也用于指定采集哪些迭代的Dump数据),则以最后配置的参数为准。GEInitialize接口的详细介绍请参见Ascend Graph开发指南

    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。

  3. 运行应用工程,生成dump数据文件。

    工程运行完毕后,可以在运行环境查看到生成的dump数据文件。生成的路径及格式说明:

    {dump_path}/{time}/{deviceid}/{model_name}/{model_id}/{data_index}/{dump文件}
    单算子模型dump时为{dump_path}/{time}/{deviceid}/{dump文件}
    表2 dump数据文件路径说明

    路径key

    说明

    备注

    dump_path

    acl.json中配置的dump数据文件存储目录。

    -

    time

    dump数据文件落盘的时间。

    格式为:YYYYMMDDHHMMSS

    deviceid

    Device设备ID号。

    -

    model_name

    模型名称。

    如果model_name出现了“.”“/”“\”、空格时,转换为下划线表示。

    model_id

    模型ID号。

    -

    data_index

    针对每个Task ID执行的次数维护一个序号,从0开始计数,该Task每dump一次数据,序号递增1。

    -

    • dump文件命名格式需满足数据格式要求。如果文件名称长度超过了OS文件名称长度限制(一般是255个字符),则会将该dump文件重命名为一串随机数字,映射关系可查看同目录下的mapping.csv。
    • 图执行时,如下算子不会产生dump数据:
      • 在图执行前,某些算子明确不会下发到Device侧执行,如条件类算子(if/while/for/case等)、数据类算子(Data/RefData/Const等)、数据流算子(StackPush/StackPop/Concat/Split等)。
      • 在图优化过程中,GE会标识部分算子不下发到Device侧执行,这些算子的Dump图中attr的_no_task属性为true。
      • 图中走不到最终执行分支的算子。