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title: Keras模式
description: "1. 检查迁移后的脚本是否存在“init_resource”。"
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# Keras模式

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。
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 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/test/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/test/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set_keras_session_npu_config函数的config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. 在脚本中找到“set_keras_session_npu_config”，配置Profiling相关参数。
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 import tensorflow as tf import tensorflow.python.keras as keras from tensorflow.python.keras import backend as K from npu_bridge.npu_init import * config_proto = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) custom_op = config_proto.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/test/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/test/output","task_trace":"on","training_trace":"on","aicpu":"on","fp_point":"","bp_point":"","aic_metrics":"PipeUtilization"}') npu_keras_sess = set_keras_session_npu_config(config=config_proto) #数据预处理... #模型搭建... #模型编译... #模型训练...