计算精度评价指标

PyTorch精度比对是以CPU或GPU的计算结果为标杆，计算Cosine（余弦相似度）、MaxAbsErr（最大绝对误差）和MaxRelativeErr（最大相对误差），根据这两个结果判断API在运行时是否存在精度问题。

计算精度评价指标：

1. Cosine：通过计算两个向量的余弦值来判断其相似度，数值越接近于1说明计算出的两个张量越相似，实际可接受阈值为大于0.99。在计算中可能会存在nan，主要由于可能会出现其中一个向量为0。
2. MaxAbsErr：当最大绝对误差越接近0表示其计算的误差越小，实际可接受阈值为小于0.001。
3. MaxRelativeErr：当最大相对误差越接近0表示其计算的误差越小。

   当dump数据中存在0或Nan时，比对结果中最大相对误差则出现inf或Nan的情况，属于正常现象。

精度比对结果csv文件中只需要通过Accuracy Reached or Not来判断计算精度是否达标，判断标准如下：

1. Cosine < 0.99 且 MaxAbsError > 0.001时，精度不达标，标记为“No”。
2. Cosine < 0.9，精度不达标，标记为“No”。
3. MaxAbsError > 1，精度不达标，标记为“No”。
4. 其余情况下记为精度达标，标记为“Yes”。