Atlas系列硬件: Atlas 200l DK A2 开发者套件; Atlas 200l DK 开发者套件（型号：3000）; 加速模块、加速卡、智能小站、服务器、集群

异构计算架构: CANN社区版; CANN商用版

AI框架: MindSpore; TensorFlow框架模型（社区版）; TensorFlow框架模型（商用版）; PyTorch框架适配

昇腾推理引擎: MindIE

应用使能MindX: MindX DL; MindX Edge; MindX SDK

全流程开发工具: MindStudio

简介

自有实现的算子在昇腾AI处理器上的运算结果与业界标杆算子的运算结果可能存在差异：

ATC在模型转换过程中对模型进行了优化，包括算子消除、算子融合、算子拆分，这些动作可能会造成自有实现的算子运算结果与业界标杆算子运算结果存在差异。
有关ATC的详细介绍请参见《ATC工具使用指南》。
用户原始网络模型可以迁移到昇腾训练环境上执行训练，网络模型迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用业界标杆算子运算结果存在差异。
对于进行ATC转换后的离线模型，由于CANN软件版本迭代、模型版本迭代、模型进行优化或ATC转换前开启或关闭了算子融合功能，需要判断迭代、优化后或关融合的离线模型是否存在精度下降问题。

为了帮助开发人员快速解决算子精度问题，需要提供比对自有实现的算子运算结果与业界标杆算子运算结果之间差异的工具。

精度比对工具选择

当前支持的精度比对工具如下：

PyTorch精度比对工具：用于PyTorch训练场景的精度比对，包含数据dump、精度比对、比对结果分析以及溢出检测等功能。详情请参见《PyTorch模型迁移和训练指南》。
一键式精度比对工具：一般情况下推荐使用该工具，仅支持推理场景，请参见《ait debug compare功能使用指南》。
msaccucmp.py脚本精度比对工具：用于对包括Caffe、ONNX和TensorFlow框架模型的ATC模型转换前后的比对、TensorFlow训练场景的比对、离线模型不同版本之间的比对等；另外该工具还支持精度比对结果的专家建议输出、npy与npy文件之间的精度比对以及单算子比对等功能。
MindStudio精度比对工具：msaccucmp.py脚本精度比对工具的界面可视化版本。详情请参见《MindStudio 用户指南》。

本文档主要介绍msaccucmp.py脚本精度比对工具。

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