精度预检

前提条件

完成精度数据采集，得到NPU环境的精度数据。

执行预检

1. 将NPU环境下dump的精度数据拷贝至GPU环境。
2. 分别在GPU和NPU环境下使用run_ut命令执行预检操作。（预检场景GPU环境需要使用NPU环境拷贝的精度数据）

   msprobe -f pytorch run_ut -api_info ./dump_data/step0/rank/dump.json

   出现Successfully completed run_ut/multi_run_ut日志表示预检完成，此时执行路径会生成两个csv文件，分别为accuracy_checking_details_{timestamp}.csv和accuracy_checking_result_{timestamp}.csv，这两个文件是NPU或GPU分别与CPU比对的结果。该结果为预检的中间结果，需要完成下一步，才能得到预检的最终结果。

   图1 预检结果
   
3. 将NPU和GPU的预检结果进行比对，查看NPU中是否存在精度问题的API。
   可以将GPU上的accuracy_checking_details_{timestamp}.csv文件传到NPU环境，执行如下命令。

   msprobe -f pytorch api_precision_compare -npu ./npu/accuracy_checking_details_{timestamp}.csv -gpu ./gpu/accuracy_checking_details_{timestamp}.csv -o ./compare_result/accuracy_checking

4. 预检结果分析。

   api_precision_compare会在./compare_result/accuracy_checking目录下生成两个csv文件，如下：

   • api_precision_compare_details_{timestamp}.csv文件会标明每个API是否通过测试。
   • api_precision_compare_result_{timestamp}.csv文件会更详细的标明API在各种比对算法下的达标情况，示例如下：
     图2 预检结果比对
     

     更多比对结果字段含义请参见“预检结果比对”。