工具部署

工具简介

一键式精度分析工具，提供了对训练网络进行精度分析的常用功能，主要包括：

• 浮点异常检测
• 整网数据比对
• 融合异常检测

该工具封装了TF Adapter的运行参数，帮助用户更方便的使能相关业务特性，同时对CANN Toolkit包中的精度分析工具进行了封装和功能扩展，从而帮助开发人员快速分析精度问题。

使用约束

• 当前该工具仅支持TensorFlow 1.15和TensorFlow 2.6训练场景，TensorFlow 1.15下的精度调优请参考《TensorFlow 1.15网络模型迁移和训练指南》。
• 不能同时采集溢出数据和精度数据。
• 采集溢出数据或精度数据时，都可能会产生较多结果文件，导致磁盘空间不足，请适当控制迭代次数。

工具部署

├── resnet                              // 训练工作目录
│    ├── __init__.py     
│    ├── imagenet_main.py              // 基于Imagenet数据集训练网络模型
│    ├── imagenet_preprocessing.py     // Imagenet数据集数据预处理模块
│    ├── resnet_model.py               // resnet模型文件
│    ├── resnet_run_loop.py            // 数据输入处理与运行循环（训练、验证、测试）
│    ├── cifar10_main                  // 训练执行入口文件
│    ├── ...
│    ├── precision_tool           // 一键式精度分析工具目录
│    │    ├── cli.py                   
│    │    ├── ...

• 如果CANN开发/运行环境合一部署，只需将precision_tool文件夹，上传到训练工作目录下即可。
• 如果CANN开发/运行环境独立部署，需要将precision_tool文件夹上传到CANN运行环境的训练工作目录下，同时将precision_tool上传到CANN开发环境的任意目录下。
  

  CANN运行环境（包含昇腾AI处理器，即启动NPU训练的环境），在训练精度调优工作中，主要用于训练时精度数据采集；

  CANN开发环境（即安装CANN Toolkit软件的环境），在训练精度调优工作中，主要用于精度数据分析。

典型使用流程

图1 CANN开发/运行环境合一部署

图2 CANN开发/运行环境独立部署