概述

当训练网络精度未达预期时，可以通过采集训练过程中各算子的运算结果（即Data Dump数据），然后借助精度比对工具，和业界标准算子（如TensorFlow）运算结果进行数据偏差对比，从而准帮助开发人员快速解决算子精度问题。当前支持采集的算子数据主要包括：

input：dump算子的输入数据。
output：dump算子的输出数据。
all：同时dump算子的输入和输出数据。

默认训练过程中不采集算子的dump数据，如需采集并对数据进行分析，可从以下两种方法中任选一种：

参考整网数据比对进行一键式dump数据采集和分析。此方法简化了采集和分析方法，更友好易用，推荐使用。
参考本节内容。

使用注意事项

当前支持采集所有迭代的dump数据，也支持用户指定dump的迭代数。在训练数据集较大的情况下，每次迭代的dump数据量很大（约几十G，甚至更多），建议控制迭代次数。
当前仅支持采集AI Core和AI CPU算子的dump数据，不支持采集集合通信算子的dump数据。
建议在dump数据时，仅保留对计算过程的sess.run，删除不必要的sess.run代码，例如sess.run(globle_step)，否则可能出现dump异常。

Estimator模式修改

检查迁移后的脚本是否存在“init_resource”。

如果存在，则需要参考下面示例进行修改；修改完后，执行下一步。
如果不存在，则直接执行下一步。

if __name__ == '__main__':

  session_config = tf.ConfigProto()
  custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
  custom_op.name = "NpuOptimizer"
  # enable_dump：是否开启Dump功能
  custom_op.parameter_map["enable_dump"].b = True
  # dump_path：dump数据存放路径，该参数指定的目录需要在启动训练的环境上（容器或Host侧）提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限
  custom_op.parameter_map["dump_path"].s = tf.compat.as_bytes("/home/HwHiAiUser/output") 
  # dump_step：指定采集哪些迭代的Dump数据
  custom_op.parameter_map["dump_step"].s = tf.compat.as_bytes("0|5|10")
  # dump_mode：Dump模式，取值：input/output/all
  custom_op.parameter_map["dump_mode"].s = tf.compat.as_bytes("all") 

  (npu_sess, npu_shutdown) = init_resource(config=session_config)
  tf.app.run()
  shutdown_resource(npu_sess, npu_shutdown)
  close_session(npu_sess)

在迁移后的脚本中找到“npu_run_config_init”：

session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

run_config = tf.estimator.RunConfig(
    train_distribute=distribution_strategy,
    session_config=session_config,
    save_checkpoints_secs=60*60*24)

classifier = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_function, model_dir=flags_obj.model_dir, config=npu_run_config_init(run_config=run_config))

配置相关参数：

session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = 'NpuOptimizer'
# enable_dump：是否开启Dump功能
custom_op.parameter_map["enable_dump"].b = True
# dump_path：dump数据存放路径，该参数指定的目录需要在启动训练的环境上（容器或Host侧）提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限
custom_op.parameter_map["dump_path"].s = tf.compat.as_bytes("/home/HwHiAiUser/output") 
# dump_step：指定采集哪些迭代的Dump数据
custom_op.parameter_map["dump_step"].s = tf.compat.as_bytes("0|5|10")
# dump_mode：Dump模式，取值：input/output/all
custom_op.parameter_map["dump_mode"].s = tf.compat.as_bytes("all") 

run_config = tf.estimator.RunConfig(
    train_distribute=distribution_strategy,
    session_config=session_config,
    save_checkpoints_secs=60*60*24)

classifier = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_function, model_dir=flags_obj.model_dir, config=npu_run_config_init(run_config=run_config))

如果脚本中的运行配置函数，例如RunConfig中没有传入session_config参数，需要自行传入session_config：

session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = 'NpuOptimizer'
# 使能相关配置
custom_op.parameter_map["xxx"].x = xxx

run_config = tf.estimator.RunConfig(
    train_distribute=distribution_strategy,
    session_config=session_config,
    save_checkpoints_secs=60*60*24)

classifier = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=model_function, model_dir=flags_obj.model_dir, config=npu_run_config_init(run_config=run_config))

sess.run模式修改

检查迁移后的脚本是否存在“init_resource”。

如果存在，则需要参考下面示例进行修改；修改完后，执行下一步。
如果不存在，则直接执行下一步。

if __name__ == '__main__':

  session_config = tf.ConfigProto()
  custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
  custom_op.name = "NpuOptimizer"
  # enable_dump：是否开启Dump功能
  custom_op.parameter_map["enable_dump"].b = True
  # dump_path：dump数据存放路径，该参数指定的目录需要在启动训练的环境上（容器或Host侧）提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限
  custom_op.parameter_map["dump_path"].s = tf.compat.as_bytes("/home/HwHiAiUser/output") 
  # dump_step：指定采集哪些迭代的Dump数据
  custom_op.parameter_map["dump_step"].s = tf.compat.as_bytes("0|5|10")
  # dump_mode：Dump模式，取值：input/output/all
  custom_op.parameter_map["dump_mode"].s = tf.compat.as_bytes("all") 

  (npu_sess, npu_shutdown) = init_resource(config=session_config)
  tf.app.run()
  shutdown_resource(npu_sess, npu_shutdown)
  close_session(npu_sess)

在脚本中找到“npu_config_proto”：

with tf.Session(config=npu_config_proto()) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    interaction_table.init.run()

配置相关参数：

config_proto = tf.ConfigProto()
custom_op = config_proto.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = 'NpuOptimizer'
custom_op.parameter_map["enable_dump"].b = True
custom_op.parameter_map["dump_path"].s = tf.compat.as_bytes("/home/HwHiAiUser/output") 
custom_op.parameter_map["dump_step"].s = tf.compat.as_bytes("0|5|10")
custom_op.parameter_map["dump_mode"].s = tf.compat.as_bytes("all") 
config = npu_config_proto(config_proto=config_proto)
with tf.Session(config=config) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    interaction_table.init.run()

tf.keras模式修改

检查迁移后的脚本是否存在“init_resource”。

如果存在，则需要参考下面示例进行修改；修改完后，执行下一步。
如果不存在，则直接执行下一步。

if __name__ == '__main__':

  session_config = tf.ConfigProto()
  custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
  custom_op.name = "NpuOptimizer"
  # enable_dump：是否开启Dump功能
  custom_op.parameter_map["enable_dump"].b = True
  # dump_path：dump数据存放路径，该参数指定的目录需要在启动训练的环境上（容器或Host侧）提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限
  custom_op.parameter_map["dump_path"].s = tf.compat.as_bytes("/home/HwHiAiUser/output") 
  # dump_step：指定采集哪些迭代的Dump数据
  custom_op.parameter_map["dump_step"].s = tf.compat.as_bytes("0|5|10")
  # dump_mode：Dump模式，取值：input/output/all
  custom_op.parameter_map["dump_mode"].s = tf.compat.as_bytes("all") 

  (npu_sess, npu_shutdown) = init_resource(config=session_config)
  tf.app.run()
  shutdown_resource(npu_sess, npu_shutdown)
  close_session(npu_sess)

在脚本中找到“set_keras_session_npu_config”：

import tensorflow as tf
import tensorflow.python.keras as keras
from tensorflow.python.keras import backend as K
from npu_bridge.npu_init import *

npu_keras_sess = set_keras_session_npu_config()

#数据预处理...
#模型搭建...
#模型编译...
#模型训练...

配置相关参数：

import tensorflow as tf
import tensorflow.python.keras as keras
from tensorflow.python.keras import backend as K
from npu_bridge.npu_init import *

config_proto = tf.ConfigProto()
custom_op = config_proto.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = 'NpuOptimizer'
custom_op.parameter_map["precision_mode"].s = tf.compat.as_bytes("allow_mix_precision")
npu_keras_sess = set_keras_session_npu_config(config=config_proto)

#数据预处理...
#模型搭建...
#模型编译...
#模型训练...

Dump数据采集

概述

使用注意事项

Estimator模式修改

sess.run模式修改

tf.keras模式修改