sess.run模式

自动迁移场景

1. 检查迁移后的脚本是否存在“init_resource”。
   • 如果存在，则需要参考下面示例进行修改；修改完后，执行下一步。

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     if __name__ == '__main__': session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add() custom_op.name = "NpuOptimizer" # 开启profiling采集 custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True # 仅采集任务轨迹数据 custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes('{"output":"/home/HwHiAiUser/output","task_trace":"on"}') # 采集任务轨迹数据和迭代轨迹数据。可先仅采集任务轨迹数据，如果仍然无法分析到具体问题，可再采集迭代轨迹数据 # custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes('{"output":"/home/HwHiAiUser/output","task_trace":"on","training_trace":"on","aicpu":"on","fp_point":"","bp_point":"","aic_metrics":"PipeUtilization"}') (npu_sess, npu_shutdown) = init_resource(config=session_config) tf.app.run() shutdown_resource(npu_sess, npu_shutdown) close_session(npu_sess)

     需要注意，仅initialize_system中支持的配置项可在init_resource函数的config中进行配置，若需配置其他功能，请在npu_config_proto函数的config_proto中进行配置。

     

     • profiling_mode：是否开启profiling采集。
     • output：profiling数据存放路径，该参数指定的目录需要在启动训练的环境上（容器或Host侧）提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限，支持配置绝对路径或相对路径。
     • task_trace：是否采集任务轨迹数据。
     • training_trace：是否采集迭代轨迹数据，training_trace配置为“on”的场景下需要同时配置fp_point和bp_point。
     • aicpu：是否采集AI CPU算子的详细信息，如算子执行时间、数据拷贝时间等。
     • fp_point：指定训练网络迭代轨迹正向算子的开始位置，用于记录前向计算开始时间戳，可直接配置为空，由系统自动获取，或参考如何获取fp_point与bp_point。
     • bp_point：指定训练网络迭代轨迹反向算子的结束位置，记录后向计算结束时间戳，可直接配置为空，由系统自动获取，或参考如何获取fp_point与bp_point。
     • aic_metrics：AI Core和AI Vector Core的硬件信息，取值“PipeUtilization”代表记录计算单元和搬运单元的耗时占比。
     • Profiling配置的详细介绍请参考Profiling。
   • 如果不存在，则执行下一步。
2. 在迁移脚本中查找“npu_config_proto”函数，找到运行配置参数（例如下面示例中的“session_config”），在运行配置中配置相关参数，开启task_trace任务轨迹数据采集。

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   session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) custom_op = session_config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add() custom_op.name = 'NpuOptimizer' # 开启profiling采集 custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True # 仅采集任务轨迹数据 custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes('{"output":"/home/HwHiAiUser/output","task_trace":"on"}') # 采集任务轨迹数据和迭代轨迹数据。可先仅采集任务轨迹数据，如果仍然无法分析到具体问题，可再采集迭代轨迹数据 # custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes('{"output":"/home/HwHiAiUser/output","task_trace":"on","training_trace":"on","aicpu":"on","fp_point":"","bp_point":"","aic_metrics":"PipeUtilization"}') config = npu_config_proto(config_proto=session_config) with tf.Session(config=config) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) interaction_table.init.run()

手工迁移场景

您可以尝试先开启task_trace任务轨迹数据采集：

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custom_op =  config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name =  "NpuOptimizer"
custom_op.parameter_map["use_off_line"].b = True
custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True
custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes('{"output":"/home/HwHiAiUser/output","task_trace":"on"}')
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF
config.graph_options.rewrite_options.memory_optimization = RewriterConfig.OFF

with tf.Session(config=config) as sess:
  sess.run()

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custom_op =  config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name =  "NpuOptimizer"
custom_op.parameter_map["use_off_line"].b = True
custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True
custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes('{"output":"/home/HwHiAiUser/output","task_trace":"on","training_trace":"on","aicpu":"on","fp_point":"","bp_point":"","aic_metrics":"PipeUtilization"}')
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF
config.graph_options.rewrite_options.memory_optimization = RewriterConfig.OFF

with tf.Session(config=config) as sess:
  sess.run()

需要注意的是，采集迭代轨迹数据需要fp_point（训练网络迭代轨迹正向算子的开始位置）和bp_point（反向算子的结束位置），可直接配置为空，由系统自动获取，或参考如何获取fp_point与bp_point。

相关接口详细介绍请参考Profiling。