生成npy文件名异常情况批量处理

TensorFlow模型生成dump数据时，因tfdbg自身原因或运行环境原因，会出现tfdbg截断算子名，导致生成的npy文件名与预期不符，造成转换dump数据文件异常。

需要参考以下方法重新生成npy文件，使得npy文件名符合精度比对要求。

• 本文中脚本名称、路径等均为举例，请根据实际替换。
• 批量处理后，如果遇到某算子的dump文件存在，但是比对结果为NaN，需要检查该算子的dump文件名中的{op_name}是否与TensorFlow算子名称一致，如果不一致需要手动修改dump文件名中的算子字段与TensorFlow算子名称一致。其中如果出现"/"请修改为"_"。

1. 执行TensorFlow工程。

   进入调试命令行交互模式后，输入run命令。

2. 执行lt > tensor_name命令将所有tensor的名称暂存到文件里。
3. 创建可执行脚本，如pt_cmd.sh，获取tensor_name文件中tensor_name对应的tensor_index。

   脚本内容如下：

   #!/bin/bash
   timestamp=$[$(date +%s%N)/1000]
   index=1
   while read -r line
   do
     tensor_index=`echo $line | awk '{print $4}'`
     echo "pt "$tensor_index" -n 0 -w "$((index++))"."$timestamp".npy" >> $2
   done < $1

   赋予pt_cmd.sh可执行权限并执行脚本。

   bash pt_cmd.sh tensor_name tensor_name.txt

4. 回到tfdbg命令行，输入run命令后，将上一步生成的tensor_name.txt文件内容粘贴执行，生成npy文件。
5. 将生成的npy文件，移动到新的文件夹，如npy_dir。
6. 创建可执行脚本，如index_to_tensorname.sh，并执行脚本批量修改npy文件名。

   脚本内容如下：

   #!/bin/bash
   timestamp=$[$(date +%s%N)/1000]
   while read -r line
   do
     tensor_index=`echo $line | awk '{print $2}'`
     real_file=`echo $line | awk '{print $6}'`
     changed1_tensor_index=${tensor_index//\//_}
     changed2_tensor_index=${changed1_tensor_index//:/.}
     echo $2/$real_file $2/$changed2_tensor_index"."$timestamp".npy"
     if [ -r $2/$real_file ]
     then
       mv $2/$real_file $2/$changed2_tensor_index"."$timestamp".npy"
     fi
   done < $1

   赋予index_to_tensorname.sh可执行权限并执行脚本。

   bash index_to_tensorname.sh tensor_name.txt npy_dir