功能简介

为了定位图模式精度问题，TorchAir给图模式提供了一个dump数据接口，方便用户dump图模式数据。

graph dump与data dump是不同的功能，二者可以单独使用，也可以共同使能用于定位精度问题。

关于data dump功能的详细介绍可以参考《CANN 精度比对工具使用指南》中“准备基于昇腾AI处理器运行生成的训练/在线推理网络dump数据和计算图文件”章节。

参数说明

表1 参数配置
参数名	说明	配置示例	是否必选
enable_dump	是否开启data dump功能： False：关闭data dump功能 True：开启data dump功能默认关闭。	config.dump_config.enable_dump = True	否说明：若用户要使用data dump功能，该配置项为必选，且置为True。
dump_mode	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。 all：dump算子输入和输出数据。默认值为"all"。	config.dump_config.dump_mode = "all"	否
dump_path	dump数据的存放路径（若设置的是相对路径，则为拼接后的全路径），默认为当前目录。	config.dump_config.dump_path = './dump'	否
quant_dumpable	如果是量化后的网络，可通过此参数控制是否采集量化前的dump数据，默认值为False。 False：图编译过程中可能优化量化前的输入输出，此时无法获取量化前的dump数据。 True：开启此配置后，可确保能够采集量化前的dump数据。	config.dump_config.quant_dumpable= True	否

使用方法

在设置config时使用下列开关进行相关配置：

import torchair as tng
config = tng.CompilerConfig()
# data dump开关：[必选]
config.dump_config.enable_dump = True
# dump类型：[可选]，all代表dump所有数据
config.dump_config.dump_mode = "all"
# dump路径：[可选]，默认为当前目录
config.dump_config.dump_path = 'home/dump'
# 量化data dump开关：[可选]，是否采集量化前的dump数据
config.dump_config.quant_dumpable= True
npu_backend= torchair.get_npu_backend(compiler_config=config)
...
model = Model()
model = torch.compile(model, backend=npu_backend, dynamic=False)

获取dump数据文件
 数据生成在dump_path指定的目录下，即data_dump_dir={dump_path}/{time}/{deviceid}/{model_name}/{model_id}/{data_index}目录下。以dump_path配置为“/home/dump”为例，数据存放目录data_dump_dir=“/home/dump/2024112145738/0/_0/1/0”。
- time：dump数据文件落盘的时间，格式为YYYYMMDDHHMMSS。
- deviceid：DeviceID。
- model_name：子图名称。
- model_id：子图ID号。
- data_index：迭代数，用于保存对应迭代的dump数据。
关于参数的详细介绍请参见《CANN 精度比对工具使用指南》中“准备基于昇腾AI处理器运行生成的训练/在线推理网络dump数据和计算图文件”章节。
解析dump数据文件，得到npy文件
dump数据可以用如下命令进行解析，并生成npy文件。其中${HOME}为CANN软件安装目录，${out_npy_dir}为npy文件存放目录。
```
python3 ${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/latest/tools/operator_cmp/compare/msaccucmp.py convert -d ${data_dump_dir} -out ${out_npy_dir} -t npy
```