函数：init

模型Dump配置示例如下：

{                                                                                            
	"dump":{
		"dump_list":[                                                                        
			{	"model_name":"ResNet-101"
			},
			{                                                                                
				"model_name":"ResNet-50",
				"layer":[
				      "conv1conv1_relu",
				      "res2a_branch2ares2a_branch2a_relu",
				      "res2a_branch1",
				      "pool1"
				] 
			}  
		],  
		"dump_path":"$HOME/output",
                "dump_mode":"output",
		"dump_op_switch":"off",
                "dump_data":"tensor"
	}                                                                                        
}

单算子Dump配置示例如下：

{
    "dump":{
        "dump_path":"output",
        "dump_list":[], 
	"dump_op_switch":"on",
        "dump_data":"tensor"
    }
}

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{
	"dump":{
		"dump_list":[     
			...... 
		],  
		"dump_path":"/home/output",
                "dump_mode":"output",
		"dump_op_switch":"off",
                "dump_step": "0|3-5|10"
	}  
}

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{
    "dump":{
	"dump_list":[     
		...... 
	],  
        "dump_path":"/home/output",
        "dump_mode":"output",
        "dump_data":"stats",
        "dump_stats":["Max", "Min"]
    }
}

通过配置dump_scene参数值开启异常算子Dump功能，配置文件中的示例内容如下，表示开启轻量化的exception dump：

{
    "dump":{
        "dump_path":"output",
        "dump_scene":"aic_err_brief_dump"
    }
}

详细配置说明及约束如下：

• dump_scene参数支持如下取值：
  • aic_err_brief_dump：表示轻量化exception dump，用于导出AI Core错误算子的输入&输出、workspace数据。
  • aic_err_norm_dump：表示普通exception dump，在轻量化exception dump基础上，还会导出Shape、Data Type、Format以及属性信息。
  • aic_err_detail_dump：在轻量化exception dump基础上，还会导出AI Core的内部存储、寄存器以及调用栈信息。

    配置该选项时，有以下注意事项：

    • 该选项仅支持以下型号：

      Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件

      Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品

    • 若设置aic_err_detail_dump选项，则需在acl.rt.set_device接口之前调用本接口，且通过acl.rt.finalize_dump接口无法实现Dump去初始化。
    • 导出dump文件过程中，会暂停问题算子所在的AI Core，因此可能会影响Device上其它业务进程的正常执行，导出dump文件后，会自行恢复AI Core。
    • 导出dump文件后，会强制退出Host侧用户业务进程，强制退出过程中的报错可不作为AI Core问题分析的输入。
    • 如果多个Host侧用户业务进程指定同一个Device、且都配置了aic_err_detail_dump选项，则先执行的进程按aic_err_detail_dump选项导出dump文件，后执行的进程按照aic_err_brief_dump选项导出dump文件。
  • lite_exception：表示轻量化exception dump，为了兼容旧版本，效果等同于aic_err_brief_dump。
• dump_path是可选参数，表示导出dump文件的存储路径。

  dump文件存储路径的优先级如下：NPU_COLLECT_PATH环境变量 > ASCEND_WORK_PATH环境变量 > 配置文件中的dump_path > 应用程序的当前执行目录

  环境变量的详细描述请参见《环境变量参考》。

• 将dump_scene参数设置为aic_err_detail_dump时，若需查看导出的dump文件内容，可使用msDebug工具查看文件内容，详细方法请参见《算子开发工具用户指南》。将dump_scene参数设置为其它参数值时，若需查看导出的dump文件内容，先将dump文件转换为numpy格式文件后，再通过Python查看numpy格式文件，详细转换步骤请参见《精度调试工具用户指南》中的“查看dump数据文件”章节。
• 异常算子Dump配置，不能与模型Dump配置或单算子Dump配置同时开启。

算子缓存信息老化配置的相关约束说明如下：

• 对于静态加载的算子，调用acl.op.set_model_dir接口加载指定目录下的单算子模型或调用acl.op.load接口加载指定单算子模型时，老化配置无效，不会对该部分的算子信息做老化。
• pyacl内部分开维护固定Shape和动态Shape算子的映射队列，最大长度都为“max_opqueue_num”参数值。
• “max_opqueue_num”参数值为静态加载算子的单算子模型个数和在线编译算子的单算子模型个数的总和，因此“max_opqueue_num”参数值应大于当前进程中可用的、静态加载算子的单算子模型个数，否则会导致在线编译算子的信息无法老化。

配置文件中的示例内容如下：

{
        "max_opqueue_num": "10000"
}

“err_msg_mode”参数取值范围：“0”为默认值，表示按线程级别获取错误信息；“1”表示按进程级别获取错误信息。

配置文件中的示例内容如下：

{
        "err_msg_mode": "1"
}