精度预检

前提条件

• 完成环境准备。
• 完成精度数据采集，得到PyTorch训练场景昇腾NPU环境的精度数据。

执行预检

1. 数据准备。

   将昇腾NPU环境下dump的精度数据拷贝至GPU环境。（用于保证预检执行的精度数据一致）

2. 启动预检。
   分别在GPU和昇腾NPU环境下使用run_ut命令执行预检操作。（预检场景GPU环境需要使用昇腾NPU环境拷贝的精度数据）

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

   出现如下日志表示预检完成。

   Successfully completed run_ut/multi_run_ut

   此时-o参数指定的路径下会生成两个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。

3. 预检结果比对。

   将NPU和GPU的预检结果进行比对，查看NPU数据中是否存在精度问题的API。

   可以将GPU上的accuracy_checking_details_{timestamp}.csv文件传到昇腾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。

   • 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1 api_precision_compare_result_{timestamp}
     
   • api_precision_compare_details_{timestamp}.csv文件会标明每个API是否通过测试，示例如下。
     图2 api_precision_compare_details_1
     
     图3 api_precision_compare_details_2
     

     更多比对结果字段含义请参见“预检结果比对”。