算子输入输出dump功能（Eager模式）

功能简介

Eager模式下，dump图计算过程中的输入、输出数据，用于后续问题定位和分析，如算子运行性能或精度问题。

使用约束

使用该功能时，NPU图编译后端npu_backend中与图模式相关的配置均不生效，具体参见CompilerConfig类。

使用方法

该功能通过torchair.get_npu_backend中compiler_config配置，示例如下，参数介绍参见表1。

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import torch_npu, torchair
config = torchair.CompilerConfig()
# Eager模式下数据dump功能开关
config.debug.data_dump.type = "npy"
npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=config)
opt_model = torch.compile(model, backend=npu_backend)

产物说明

开启数据dump功能后，得到${op_type}-${aten_ir}.${param_type}${param_idx}${timestamp}.npy文件。其中${op_type}为算子类型，${aten_ir}为Aten算子名，${param_type}为参数输入/输出类型，${param_idx}为输入/输出参数的索引（默认从0开始），{timestamp}为时间戳。

产物的缺省路径为当前脚本执行所在目录的data_dump文件夹下，目录结构如下：

├ torch_test.py                            // PyTorch脚本
├── data_dump
│   ├── 1                               // graph_id
│       ├── gm_${timestamp}_dump        // 第1次dump的结果文件，通过时间戳标记
│           ├── view_3-aten.view.default.OUTPUT.0.20240823175323985506.npy   
│           ├── view_3-aten.view.default.OUTPUT.0.20240823175323985506.npy
│       ......
│       ├── gm_${timestamp}_dump        // 第n次dump的结果文件，通过时间戳标记
│           ├── xxx.npy   
│   ├── 2
│       ├── gm_${timestamp}_dump
│           ├── xxx.npy