compare精度比对

前提条件

完成精度数据采集，得到GPU和昇腾NPU环境的精度数据。

执行比对

1. 数据准备。

   完成前提条件中GPU和昇腾NPU环境的数据dump后，将GPU环境下dump的精度数据拷贝至昇腾NPU环境。注意区分dump_path指定的目录名称，以dump_data_npu和dump_data_gpu为例。

2. 创建比对配置文件。
   以在训练脚本所在目录创建compare.json配置文件为例，文件内容拷贝如下示例配置。

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   { "npu_path": "./dump_data_npu/step0/rank/dump.json", "bench_path": "./dump_data_gpu/step0/rank/dump.json", "stack_path": "./dump_data_npu/step0/rank/stack.json", "is_print_compare_log": true }

   其中"npu_path"和"bench_path"对应的路径需要在同一环境下。

3. 执行比对。
   命令如下：

   msprobe -f pytorch compare -i ./compare.json -o ./compare_result/accuracy_compare -s

   出现如下打印说明比对成功：

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   ... Compare result is /xxx/compare_result/accuracy_compare/compare_result_{timestamp}.xlsx ... The advisor summary is saved in: /xxx/compare_result/accuracy_compare/advisor_{timestamp}.txt ************************************************************************************ * msprobe compare ends successfully. * ************************************************************************************

4. 比对结果文件分析。

   compare会在./compare_result/accuracy_compare生成如下文件。

   • advisor_{timestamp}.txt：文件中给出了可能存在精度问题的API的专家建议。
   • compare_result_{timestamp}.xlsx：文件列出了所有执行精度比对的API详细信息和比对结果，可通过颜色标记、比对结果（Result）、计算精度达标情况（Accuracy Reached or Not）、错误信息提示（Err_Message）定位可疑算子，但鉴于每种指标都有对应的判定标准，还需要结合实际情况进行判断。
     示例如下：

     图1 compare_result_1
     

     图2 compare_result_2
     

   更多比对结果分析请参见“精度比对结果分析”。