离线解析

若需要重新解析MindSpore Profiler接口采集的性能数据，可以使用mindspore.profiler.profiler.analyse接口进行离线解析。

1. 创建{file_name}.py文件，{file_name}自定义，并编辑如下代码。

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   from mindspore.profiler.profiler import analyse analyse("./profiler_data_path") # './profiler_data_path'为离线解析数据路径

   

   • 离线解析接口支持多性能数据目录并行解析，当性能数据量较大且数据目录较多的情况下，可能因环境内存不足导致解析失败，此时可以通过自定义最大进程数（max_process_number）来控制资源的占用。
   • 解析过程日志存放在{worker_name}_{时间戳}_ascend_pt/logs目录下。
2. 保存文件后执行如下命令解析性能数据：

   python3 {file_name}.py

3. 查看性能数据结果文件和性能数据分析。

   性能数据结果文件详细介绍请参见MindSpore&PyTorch框架性能数据文件参考。

   请参见《MindStudio Insight工具用户指南》将解析后的性能数据文件进行可视化展示和分析。

   可以使用性能分析工具（msprof_analyze）辅助分析性能数据。