溢出检测场景

若用户在训练过程中怀疑网络存在溢出问题，常见现象为loss scale不更新，用户可以使用溢出检测。具体操作步骤如下。

1. 参考工具安装，完成ptdbg_ascend组件包安装。在训练脚本中导入精度工具包，使能精度工具溢出定位。

   from ptdbg_ascend import register_hook, overflow_check, seed_all, set_dump_path, set_dump_switch, acc_cmp_dump

2. 在模型定义后，训练循环开始前，添加溢出检测函数。
   1. 进行全量溢出检测。

      from ptdbg_ascend import register_hook, overflow_check, seed_all, set_dump_path, set_dump_switch, acc_cmp_dump
      seed_all()
      ...
      # 设置dump路径，最终数据保存在此路径下
      set_dump_path("./data/dump", dump_tag='npu_overflow')  
      
      # 使能溢出检测  
      register_hook(model, overflow_check, overflow_nums=1)    
      
      ...

3. 执行训练，dump溢出数据。若有溢出，则会抛出异常并结束训练。溢出相关回显信息如图图1和图2所示。
   其中，图1中包含溢出api的堆栈信息，并提示了溢出数据的存盘位置

   图1 有溢出回显
   

   图2 无溢出回显
   
   溢出检测dump场景下，若检测到API溢出，此时不需要配置set_dump_path，dump执行时会在当前目录自动生成ptdbg_dump_{version}目录，dump结果如下：

   • Overflow_info_{timestamp}.pkl。
   • Overflow_info_{timestamp}目录。
4. 此时溢出结果可能过程溢出，需参见数据dump比对场景对比此API在NPU和GPU上的精度是否一致，若不一致则表示存在精度溢出问题，需联系华为工程师解决，可进入昇腾开源社区使用issue进行沟通。若精度数据一致，表示此溢出不影响整网精度。