Eager模式下数据dump功能

功能简介

用于配置Eager模式（Eager Execution，每个计算操作下发后立即执行）下数据dump功能，方便用户进行问题定位，如单算子调用的性能和精度问题。

使用约束

该功能开启后，npu_backend中compiler_config图模式相关的配置项不生效。

使用方法

该功能通过torchair.get_npu_backend中compiler_config参数配置，配置示例如下，参数说明参见表1。

1
2
3
4
5

import torch_npu, torchair
config = torchair.CompilerConfig()
# Eager模式下数据dump功能开关
config.debug.data_dump.type = "npy"
npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=config)

产物说明

Eager模式下开启数据dump功能后，得到${op_type}-${aten_ir}.${param_type}$param_idx}${timestamp}.npy文件。其中${op_type}为算子类型，${aten_ir}为Aten算子名，${param_type}为参数输入/输出类型，$param_idx}为输入/输出参数的索引（默认从0开始），{timestamp}为时间戳。

产物的缺省路径为当前脚本执行所在目录的data_dump文件夹下，目录结构如下：

├ torch_test.py                         # PyTorch脚本
├── data_dump
│   ├── 1                            # graph_id
│       ├── gm_${timestamp}_dump     # 第1次dump的结果文件，通过时间戳标记
│           ├── view_3-aten.view.default.OUTPUT.0.20240823175323985506.npy   
│           ├── view_3-aten.view.default.OUTPUT.0.20240823175323985506.npy
│       ......
│       ├── gm_${timestamp}_dump     # 第n次dump的结果文件，通过时间戳标记
│           ├── xxx.npy   
│   ├── 2
│       ├── gm_${timestamp}_dump
│           ├── xxx.npy