在训练工程内开启Profiling采集功能

以下操作请在MindStudio环境上操作。

1. 单击菜单栏“File > Open...”，选中迁移后的训练工程，如图1所示，单击“OK”导入工程。
   图1 导入训练工程
   
2. 修改训练脚本。
   • 编辑train.py文件，设置执行训练的卡并添加Profiling使能代码。
     • 设置device，添加如下代码。如图2所示。

       NPU_DEVICE='npu:1'
       torch.npu.set_device(NPU_DEVICE)

       图2 设置device
       
     • 添加Profiling使能代码，配置Profiling数据的落盘路径。如图3所示。

       with torch.npu.profile(profiler_result_path="/tmp/pytorch/profiling"):

       图3 使能Profiling
       
   • 为加快完成训练并采集Profiling数据，编辑conf目录下的global_settings.py文件，将EPOCH参数设置为1。
     图4 修改EPOCH参数
     
3. 执行训练脚本，具体操作可参见《分析迁移快速入门样例（PyTorch GPU2Ascend）》的“迁移后训练”章节。