precision_tool命令参考

ac -l [limit_num] (-c)

• 命令说明：

  自动化检测命令，列出Fusion信息;解析算子溢出信息。

  • -c：可选，进行全网比对。
  • -l：可选，限制输出结果的条数（overflow解析的条数等）。
• 命令示例：

  PrecisionTool > ac -c

• 执行结果：

  1 2 3 4 5 6 7 8

  ╭─────────────────────────────────────────────────╮ │ [TransData][327] trans_TransData_1170 │ │ - [AI Core][Status:32][TaskId:327] ['浮点计算有溢出'] │ │ - First overflow file timestamp [1619347786532995] - │ │ |- TransData.trans_TransData_1170.327.1619347786532995.input.0.npy │ │ |- [Shape: (32, 8, 8, 320)] [Dtype: bool] [Max: True] [Min: False] [Mean: 0.11950836181640626] │ │ |- TransData.trans_TransData_1170.327.1619347786532995.output.0.npy │ │ |- [Shape: (32, 20, 8, 8, 16)] [Dtype: bool] [Max: True] [Min: False] [Mean: 0.07781982421875] │ ╰─────────────────────────────────────────────────╯

run [command]

• 命令说明：

  不退出交互命令环境执行shell命令，与内置命令不冲突的可以直接执行，否则需要加run前缀。

• 命令示例：

  PrecisionTool > run vim cli.py
  PrecisionTool > vim cli.py

ls -n [op_name] -t [op_type] -f [fusion_pass] -k [kernel_name]

• 命令说明：

  通过[算子名]/[算子类型]查询网络里的算子，模糊匹配。

  • -n：可选，算子节点名称。
  • -t：可选，算子类型。
  • -f：可选，融合类型。
  • -k：可选，kernel name。

  说明：-n与-t需要存在其中一个输入。

• 命令示例：

  PrecisionTool > ls -t Mul -n mul_3 -f TbeMulti

• 执行结果：

  1 2 3 4

  [Mul][TbeMultiOutputFusionPass] InceptionV3/InceptionV3/Mixed_5b/Branch_1/mul_3 [Mul][TbeMultiOutputFusionPass] InceptionV3/InceptionV3/Mixed_5c/Branch_1/mul_3 [Mul][TbeMultiOutputFusionPass] InceptionV3/InceptionV3/Mixed_5d/Branch_1/mul_3 [Mul][TbeMultiOutputFusionPass] InceptionV3/InceptionV3/Mixed_6b/Branch_1/mul_3

ni (-n) [op_name] -g [graph] -a [attr] -s [save sub graph deep]

• 命令说明：

  通过[算子名]查询算子节点信息。

  • -n：可选，指定节点名称。
  • -g：可选，graph名称。
  • -a：可选。显示attr信息。
  • -s：可选，保存一个以当前算子节点为根，深度为参数值的子图。

  说明：-n与-g需要存在其中一个输入。

• 命令示例：

  PrecisionTool >  ni -n gradients/InceptionV3/InceptionV3/Mixed_7a/Branch_0/Maximum_1_grad/GreaterEqual -s 3

• 执行结果：

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

  ╭─────[GreaterEqual]gradients/InceptionV3/InceptionV3/Mixed_7a/Branch_0/Maximum_1_grad/GreaterEqual───────────────╮ │ [GreaterEqual] gradients/InceptionV3/InceptionV3/Mixed_7a/Branch_0/Maximum_1_grad/GreaterEqual │ │ Input: │ │ -[0][DT_FLOAT][NHWC][32, 8, 8, 320] InceptionV3/InceptionV3/Mixed_7a/Branch_0/add_3:0 │ │ -[1][DT_FLOAT][NHWC][1, 8, 1, 1] InceptionV3/Mixed_7a/Branch_0/Conv2d_1a_3x3tau:0 │ │ -[2][][[]][] atomic_addr_clean0_21:-1 │ │ Output: │ │ -[0][DT_BOOL][NHWC][32, 8, 8, 320] ['trans_TransData_1170'] │ │ NpuDumpInput: │ │ -[0] GreaterEqual.gradients_InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_Maximum_1_grad_GreaterEqual.325.1619494134722860.input.0.npy │ │ |- [Shape: (32, 8, 8, 320)] [Dtype: float32] [Max: 5.846897] [Min: -8.368301] [Mean: -0.72565556] │ │ -[1] GreaterEqual.gradients_InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_Maximum_1_grad_GreaterEqual.325.1619494134722860.input.1.npy │ │ |- [Shape: (1, 8, 1, 1)] [Dtype: float32] [Max: 0.0] [Min: 0.0] [Mean: 0.0] │ │ NpuDumpOutput: │ │ -[0] GreaterEqual.gradients_InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_Maximum_1_grad_GreaterEqual.325.1619494134722860.output.0.npy │ │ |- [Shape: (32, 8, 8, 320)] [Dtype: bool] [Max: True] [Min: False] [Mean: 0.1176300048828125] │ │ CpuDumpOutput: │ │ -[0] gradients_InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_Maximum_1_grad_GreaterEqual.0.1619492699305998.npy │ │ |- [Shape: (32, 8, 8, 320)] [Dtype: bool] [Max: True] [Min: False] [Mean: 0.11764373779296874] │ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯ 2021-04-27 14:39:55 (15178) -[DEBUG]write 14953 bytes to './precision_data/dump/temp/op_graph/GreaterEqual.gradients_InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_Maximum_1_grad_GreaterEqual.3.gv' 2021-04-27 14:39:55 (15178) -[INFO]Sub graph saved to /root/sym/inception/precision_data/dump/temp/op_graph

pt (-n) [*.npy]

• 命令说明：

  查看某个dump数据块的数据信息，并保存到txt文件。

  -n：可选，待查看的数据文件名。

• 命令示例：

  PrecisionTool > pt TransData.trans_TransData_1170.327.1619347786532995.input.0.npy

• 执行结果：

  1 2 3 4 5 6 7 8 9

  ╭────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ Shape: (32, 8, 8, 320) │ │ Dtype: bool │ │ Max: True │ │ Min: False │ │ Mean: 0.11950836181640626 │ │ Path: ./precision_data/dump/temp/overflow_decode/TransData.trans_TransData_1170.327.1619347786532995.input.0.npy │ │ TxtFile: ./precision_data/dump/temp/overflow_decode/TransData.trans_TransData_1170.327.1619347786532995.input.0.npy.txt │ ╰────────────────────────────────────────────────────────────╯

cp (-n) [left *.npy] [right *.npy] -p [print num] -al [atol] -rl [rtol] -s

• 命令说明：
  对比两个numpy文件中的tensor数据。

  • -n：必选，指定需要对比的两个numpy文件的文件名。
  • -p：可选，指定输出前多少个错误数据。
  • -al/rl：可选，al为绝对误差，rl为相对误差，使用示例如下：

    示例1：
    np.allclose(left, right, atol=al, rtol=rl)
    示例2：
    err_cnt += 1 if abs(data_left[i] - data_right[i]) > (al + rl * abs(data_right[i]))

  • -s：可选，保存成txt文件，默认打开。
• 命令示例：

  PrecisionTool > cp -n file0.npy file1.npy -p 10 -al 0.002 -rl 0.005 -s

• 执行结果：

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

  Error Item Table Top Item Table ┏━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓ ┏━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Index ┃ Left ┃ Right ┃ Diff ┃ ┃ Index ┃ Left ┃ Right ┃ Diff ┃ ┡━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━┩ ┡━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ 155 │ 0.024600908 │ 0.022271132 │ 0.002329776 │ │ 0 │ -0.9206961 │ -0.9222216 │ 0.0015255213 │ │ 247 │ 0.015752593 │ 0.017937578 │ 0.0021849852 │ │ 1 │ -0.6416973 │ -0.64051837 │ 0.0011789203 │ │ 282 │ -0.0101207765 │ -0.007852031 │ 0.0022687456 │ │ 2 │ -0.35383835 │ -0.35433492 │ 0.0004965663 │ │ 292 │ 0.019581757 │ 0.02240482 │ 0.0028230622 │ │ 3 │ -0.18851271 │ -0.18883198 │ 0.00031927228 │ │ 640 │ -0.06593232 │ -0.06874806 │ 0.0028157383 │ │ 4 │ -0.43508735 │ -0.43534422 │ 0.00025686622 │ │ 1420 │ 0.09293677 │ 0.09586689 │ 0.0029301196 │ │ 5 │ 1.4447614 │ 1.4466647 │ 0.0019032955 │ │ 1462 │ -0.085207745 │ -0.088047795 │ 0.0028400496 │ │ 6 │ -0.3455438 │ -0.3444429 │ 0.0011008978 │ │ 1891 │ -0.03433288 │ -0.036525503 │ 0.002192624 │ │ 7 │ -0.6560242 │ -0.6564579 │ 0.0004336834 │ │ 2033 │ 0.06828873 │ 0.07139922 │ 0.0031104907 │ │ 8 │ -2.6964858 │ -2.6975214 │ 0.0010356903 │ │ 2246 │ -0.06376442 │ -0.06121233 │ 0.002552092 │ │ 9 │ -0.73746175 │ -0.73650354 │ 0.00095820427 │ └───────┴───────────────┴──────────────┴──────────────┘ └───────┴─────────────┴─────────────┴───────────────┘ ╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ Left: │ │ |- NpyFile: ./precision_data/dump/temp/decode/Add.InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_add_3.323.1619494134703053.output.0.npy │ │ |- TxtFile: ./precision_data/dump/temp/decode/Add.InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_add_3.323.1619494134703053.output.0.npy.txt │ │ |- NpySpec: [Shape: (32, 8, 8, 320)] [Dtype: float32] [Max: 5.846897] [Min: -8.368301] [Mean: -0.72565556] │ │ DstFile: │ │ |- NpyFile: ./precision_data/dump/cpu/InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_add_3.0.1619492699305998.npy │ │ |- TxtFile: ./precision_data/dump/cpu/InceptionV3_InceptionV3_Mixed_7a_Branch_0_add_3.0.1619492699305998.npy.txt │ │ |- NpySpec: [Shape: (32, 8, 8, 320)] [Dtype: float32] [Max: 5.8425903] [Min: -8.374472] [Mean: -0.7256237] │ │ NumCnt: 655360 │ │ AllClose: False │ │ CosSim: 0.99999493 │ │ ErrorPer: 0.023504638671875 (rl= 0.005, al= 0.002) │ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

vcs -f [file_name] -c [cos_sim_threshold] -l [limit]

• 命令说明：

  查看精度比对结果的概要信息，可以根据余弦相似度阈值过滤出低于阈值的算子/信息

  • -f (--file) ：可选，指定csv文件，不设置则默认遍历precision_data/temp/vector_compare/目录下最近产生的对比目录内的所有csv。
  • -c (--cos_sim) ：可选，指定筛选所使用的余弦相似度阈值，默认值是0.98。
  • -l (--limit) ：可选，指定输出前多少个结果，默认值是3。

• 命令示例：

  PrecisionTool > vcs -c 0.98 -l 2

• 执行结果：

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

  2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Sub path num:[1]. Dirs[['20210529145750']], choose[20210529145750] 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[DEBUG]Find ['result_20210529145751.csv', 'result_20210529145836.csv', 'result_20210529145837.csv', 'result_20210529145849.csv', 'result_20210529150404.csv', 'result_20210529151102.csv'] result files in dir precision_data/temp/vector_compare/20210529145750 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Find 0 ops less then 0.98 in precision_data/temp/vector_compare/20210529145750/result_20210529145751.csv 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Find 0 ops less then 0.98 in precision_data/temp/vector_compare/20210529145750/result_20210529145836.csv 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Find 1 ops less then 0.98 in precision_data/temp/vector_compare/20210529145750/result_20210529145837.csv 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Find 2 ops less then 0.98 in precision_data/temp/vector_compare/20210529145750/result_20210529145849.csv 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Find 2 ops less then 0.98 in precision_data/temp/vector_compare/20210529145750/result_20210529150404.csv 2021-05-31 14:48:56 (2344298) -[INFO]Find 0 ops less then 0.98 in precision_data/temp/vector_compare/20210529145750/result_20210529151102.csv ╭── [578] pixel_cls_loss/cond_1/TopKV2 ───╮ │ Left: ['pixel_cls_loss/cond_1/TopKV2'] │ │ Right: ['pixel_cls_loss/cond_1/TopKV2'] │ │ Input: │ │ - [0]1.0 - [1]nan │ │ Output: │ │ - [0]0.999999 - [1]0.978459 │ ╰───────────────────────╯ ╭── [490] gradients/AddN_5 ───╮ │ Left: ['gradients/AddN_5'] │ │ Right: ['gradients/AddN_5'] │ │ Input: │ │ - [0]nan - [1]1.0 │ │ Output: │ │ - [0]0.05469 │ ╰─────────────────╯

vc -lt [left_path] -rt [right_path] -g [graph]

• 命令说明：

  手动指定两个目录，进行整网精度比对。

  • -lt：必选，其中一个文件目录。
  • -rt：必选，另一个目录，一般指标杆目录。
    

    需要指定到dump数据所在的目录层级，例如：precision_data/npu/debug_0/dump/20220217095546/3/ge_default_20220217095547_1/1/0/。

  • -g：可选，指定-g将尝试解析graph内的映射关系比对（一般用于NPU和TensorFlow之间的数据比对，NPU与NPU之间比对不需要，直接按照算子name对比）。
• 命令示例：

  PrecisionTool > vc -lt /path/left -rt /path/right