dump结果目录结构示例如下：
├── dump_path
│ └── ptdbg_dump_{version}
│ ├── step0
│ │ ├── rank0
│ │ │ ├── dump
│ │ │ │ ├── Tensor_permute_1_forward.npy
│ │ │ │ ├── MyModule_0_forward_input.npy
│ │ │ │ ...
│ │ │ │ └── Fcuntion_linear_5_backward_output.npy
│ │ │ │ └── dump.pkl
│ │ ├── rank1
│ │ │ ├── dump
│ │ │ │ └── ...
│ │ │ └── dump.pkl
│ │ ├── ...
│ │ │
│ │ └── rank7
│ ├── step1
│ │ ├── ...
│ ├── step2
dump过程中，npy文件在对应算子或者模块被执行后就会落盘，而pkl文件则需要在正常执行PrecisionDebugger.stop()或set_dump_switch("OFF")后才会被落盘保存，异常的程序终止会保存终止前被执行算子的相关npy文件，但是不会生成pkl文件。
其中ptdbg_dump_{version}为默认命名，debugger方式dump不支持修改该文件夹名称，使用set_dump_path函数则支持通过dump_tag参数修改文件夹名称；rank为设备上各卡的ID，每张卡上dump的数据会生成对应dump目录。
精度比对dump场景的结果如下：
其中，“参数序号”表示该API下的第n个参数，例如1，则为第一个参数，若该参数为list格式，则根据list继续排序，例如1.1，表示该API的第1个参数的第1个子参数。
前缀 |
Torch模块 |
|---|---|
Tensor |
torch.Tensor |
Torch |
torch |
Functional |
torch.nn.functional |
NPU |
NPU亲和算子 |
VF |
torch._VF |
Aten |
torch.ops.aten |
Distributed |
torch.distributed |
当configure_hook或set_dump_switch配置mode参数（例如：mode="api_stack" ）时，dump结果的文件名会添加api_stack前缀，dump结果如下：
PrecisionDebugger模块的hook_name参数或register_hook函数设置了overflow_check时，检测API溢出，dump结果的文件名格式为：{api_type}_{api_name}_{API调用次数}_{前向反向}_{当前溢出次数}，dump结果示例如下：