Python环境

溢出算子数据采集及分析

前提条件

使用ATC工具转换模型时，需在转换命令中增加“--status_check”参数，并将参数值设置为“1”，表示在编译算子时添加溢出检测逻辑。

关于ATC工具及其参数的详细说明，请参见《ATC工具使用指南》。

采集溢出算子信息

在调用调用acl.init接口初始化pyACL时，在JSON配置文件中增加溢出算子Dump配置。

JSON配置文件中的示例内容如下，示例中的“dump_path”以相对路径为例：

&#123;
    "dump":&#123;
        "dump_path":"output",
        "dump_debug":"on"
    &#125;
&#125;

当dump_path配置为相对路径时，您可以在“应用可执行文件的目录/{dump_path}”下查看导出的数据文件，针对每个溢出算子，会导出两个数据文件：

溢出算子的dump文件：命名规则如{op_type}.{op_name}.{taskid}.{stream_id}.{timestamp}，如果op_type、op_name出现了“.”、“/”、“\”、空格时，会转换为下划线表示。

用户可通过该信息知道具体出现溢出错误的算子，并通过解析溢出算子的dump文件获取该算子的输入和输出信息。
算子溢出数据文件：命名规则如OpDebug.Node_Opdebug.{taskid}.{stream_id}.{timestamp}，其中taskid不是溢出算子的taskid，用户不需要关注taskid的实际含义。

用户可通过解析算子溢出数据文件获取溢出相关信息，包括溢出算子所在的模型、AICore的status寄存器状态等。

解析溢出算子的dump文件

请根据实际情况，将{op_type}.{op_name}.{taskid}.{stream_id}.{timestamp}上传到安装有Toolkit软件包的环境。
进入解析脚本所在目录，例如Toolkit软件包安装目录为：/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest。
```
cd /home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest/toolkit/tools/operator_cmp/compare
```
执行msaccucmp.py脚本，转换dump文件为numpy文件。举例：
```
python3 msaccucmp.py convert -d /home/HwHiAiUser/dump -out /home/HwHiAiUser/dumptonumpy -v 2
```
:::note 说明 -d参数支持传入单个文件，对单个dump文件进行转换，也支持传入目录，对整个path下所有的dump文件进行转换。 :::

调用Python，转换numpy文件为txt文件。举例：

$ python3
>>> import numpy as np
>>> a = np.load("/home/HwHiAiUser/dumptonumpy/Pooling.pool1.1147.1589195081588018.output.0.npy")
>>> b = a.flatten()
>>> np.savetxt("/home/HwHiAiUser/dumptonumpy/Pooling.pool1.1147.1589195081588018.output.0.txt", b)

转换为.txt格式文件后，维度信息、Dtype均不存在。详细的使用方法请参考numpy官网介绍。

解析算子溢出数据文件

由于生成的溢出数据是二进制格式，可读性较差，需要通过工具将bin文件解析为用户可读性好的JSON文件。

请根据实际情况，将溢出数据文件OpDebug.Node_Opdebug.{taskid}.{timestamp}上传到安装有Toolkit软件包的环境。
进入解析脚本所在路径，例如Toolkit软件包安装目录为：/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest。
```
cd /home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/latest/toolkit/tools/operator_cmp/compare
```
执行解析命令，例如：
```
python3 msaccucmp.py convert -d /home/HwHiAiUser/opdebug/Opdebug.Node_OpDebug.59.1597922031178434  -out /home/HwHiAiUser/result
```
关键参数：
- -d：溢出数据文件所在目录，包括文件名。
- -out：解析结果待存储目录，如果不指定，默认生成在当前目录下。
解析结果文件内容如下所示。
```
&#123;
    "DHA Atomic Add": &#123;
        "model_id": 0,
        "stream_id": 0,
        "task_id": 0,
        "task_type": 0,
        "pc_start": "0x0",
        "para_base": "0x0",
        "status": 0
    &#125;,
    "L2 Atomic Add": &#123;
        "model_id": 0,
        "stream_id": 0,
        "task_id": 0,
        "task_type": 0,
        "pc_start": "0x0",
        "para_base": "0x0",
        "status": 0
    &#125;,
    "AI Core": &#123;
        "model_id": 514,
        "stream_id": 563,
        "task_id": 57,
        "task_type": 0,
        "pc_start": "0x1008005b0000",
        "para_base": "0x100800297000",
        "kernel_code": "0x1008005ae000",
        "block_idx": 1,
        "status": 32
    &#125;
&#125;
```
参数解释：
- model_id：标识溢出算子所在的模型id。
- stream_id：标识溢出算子所在的streamid。
- task_id：标识溢出算子的taskid。
- task_type：标识溢出算子的task类型。
- pc_start：标识溢出算子的代码程序的内存起始地址。
- para_base：标识溢出算子的参数的内存起始地址。
- kernel_code：标识溢出算子的代码程序的内存起始地址，和pc_start相同。
- block_idx：标识溢出算子的blockid参数。
- status：AICore的status寄存器状态，用户可以从status值分析得到具体溢出错误。status为10进制表示，需要转换成16进制，然后定位到具体错误。
  
  例如：status为272，转换成16进制为0x00000110，则可以判定出可能原因为0x00000010+0x00000100。
  - 0x00000008：符号整数最小负数NEG符号位取反溢出。
  - 0x00000010：整数加法、减法、乘法或乘加操作计算有溢出。
  - 0x00000020：浮点计算有溢出。
  - 0x00000080：浮点数转无符号数的输入是负数。
  - 0x00000100：FP32转FP16或32位符号整数转FP16中出现溢出。
  - 0x00000400：CUBE累加出现溢出。

父主题： 扩展更多特性

应用调试

运行应用

运行应用的步骤，请参考基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理）。

相关注意点如下：

模型转换，详细说明请参见《ATC工具使用指南》。
运行时，需将pyACL初始化配置文件（acl.json）所在的目录、测试图片所在的目录、*.om文件所在的目录都上传到Host的同一个目录下。

如果在pyACL初始化阶段，在acl.init接口中不传入参数，则无需将pyACL初始化配置文件（acl.json）所在的目录上传到Host。
运行代码时，直接运行对应的Python脚本即可。如：

`<br>1<br>`	`<br>python3 main.py<br>`

问题定位

运行应用时如果出错，您可以参见《日志参考》获取日志文件，以便查看日志文件中详细报错。根据报错初步定位后：

如果是接口约束导致接口调用逻辑不对，需查看总体的使用约束以及各接口本身的约束，再调整接口调用逻辑。
如果是算子在AI Core上运行报错，需要进一步定位算子报错的原因，可调用pyACL提供的接口，获取出错算子的描述信息，用于进一步分析时使用，可参见AI Core异常信息获取，查看原理及调用示例。

Python环境

前提条件

请参见表1完成环境准备。

表1 安装软件


名称	版本	说明
Python	Python3.7.5	安装方式与Python依赖版本的限制请参见《CANN 软件安装指南》。
	Python3.8.0 ~ Python3.8.10
	Python3.9.2
Python依赖	-
Numpy	≥ 1.18.2	Python的一种开源的数值计算扩展。使用pip3 install numpy安装Numpy。
Pillow	7.2.0	Python的图像处理库（Python Imaging Library）。使用pip3 install Pillow命令安装Pillow。

:::note 说明本节所列的python、pip命令，实际命名与用户机器中软链接设置的命名一致，以对应python3.7.5版本为示例，请用户自行替换。 :::

CentOS7 aarch64环境下安装Pillow的说明

CentOS7 aarch64环境中通过pip3.7 install Pillow安装Pillow之后，在执行from PIL import Image的时候会报错：

ImportError: /usr/local/python3.7.5/lib/python3.7/site-packages/PIL/_imaging.cpython-37m-aarch64-linux-gnu.so: ELF load command alignment not page-aligned

这种情况下，需要用源码安装Pillow。若已经通过pip安装，需要运行pip3.7 uninstall Pillow进行卸载。

在链接中获取Pillow的源码压缩包，以Pillow-7.2.0.tar.gz为例。

检查下列Pillow的依赖是否安装，如果没有安装则进行安装。

sudo yum install python-devel
sudo yum install zlib-devel
sudo yum install libjpeg-turbo-devel

解压Pillow源码压缩包并进行编译安装。

tar -xvf Pillow-7.2.0.tar.gz
cd Pillow-7.2.0/
python3.7 setup.py build
python3.7 setup.py install

父主题： 环境准备

准备环境

您需要部署开发环境和运行环境，请参见《CANN 软件安装指南》。

本文以如下安装路径示例来说明操作步骤，实际操作前，请务必获取这些组件的实际安装路径，以便后续操作时使用：
- 以HwHiAiUser用户安装Driver组件，Driver组件的默认安装路径为“${HOME}/Ascend”，在该路径下安装成功后，包括“driver”目录。
- 以HwHiAiUser用户安装cann-toolkit软件包，cann-toolkit软件包的默认安装路径为“${HOME}/Ascend”，在该路径下安装成功后，包括“ascend-toolkit”目录。
- 以HwHiAiUser用户安装cann-nnrt软件包，cann-nnrt软件包的默认安装路径为“${HOME}/Ascend”，在该路径下安装成功后，包括“nnrt”目录。
pyACL在cann-toolkit软件包、cann-nnrt软件包中均有集成，用户可根据使用场景自行选择其中之一进行安装。cann-toolkit软件包为开发套件包，适用于开发环境。cann-nnrt软件包为离线推理引擎包
本文以HwHiAiUser用户作为开发环境、运行环境的运行用户为例来说明操作步骤，实际操作前，请务必获取开发环境、运行环境的运行用户，以便后续操作时使用。
用户使用export命令在当前终端窗口下声明环境变量，关闭Shell终端或切换用户时环境变量失效。

父主题： 环境准备

环境变量配置

在安装完CANN软件包之后，请务必自行配置pyACL相关的环境变量，否则，将无法正常“import acl”。

若环境中安装了cann-toolkit软件包：

# 以root用户安装toolkit包。
. /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 
# 以非root用户安装toolkit包。
. $&#123;HOME&#125;/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 

若环境中安装了cann-nnrt软件包：

# 以root用户安装nnrt包。
. /usr/local/Ascend/nnrt/set_env.sh
# 以非root用户安装nnrt包。
. $&#123;HOME&#125;/Ascend/nnrt/set_env.sh

父主题： 环境准备

样例介绍

获取样例

单击Gitee，进入Ascend samples开源仓，详细参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“python/level1_single_api/1_acl/4_blas/acl_operator_add”目录下获取acl_operator_add样例。

功能描述

此样例实现了对自定义算子的功能验证，通过将自定义算子转换为单算子离线模型文件，然后通过ACL加载单算子模型文件进行运行。

该实现矩阵-矩阵相加的运算示例为：C = A + B，其中A、B、C都是8*16的矩阵，类型为int32，矩阵加的结果是一个8 * 16的矩阵。

主要接口

主要接口如表1所示。

表1 主要接口介绍


功能	对应ACL模块	ACL 接口函数	功能说明
资源初始化	初始化	acl.init	初始化ACL配置。
	Device管理	acl.rt.set_device	指定用于运算的Device。
	Context管理	acl.rt.create_context	创建Context。
	Stream管理	acl.rt.create_stream	创建Stream。
	算子加载与执行	acl.op.set_model_dir	加载模型文件的目录。
数据后处理	算子加载与执行	acl.op.create_attr	创建aclopAttr类型的数据。
	--	acl.create_tensor_desc	创建aclTensorDesc类型的数。
	--	acl.get_tensor_desc_size	获取tensor描述占用的空间大小。
	--	acl.create_data_buffer	创建aclDataBuffer类型的数据。
数据交互	内存管理	acl.rt.memcpy	数据传输，Host->Device或Device->Host。
	内存管理	acl.rt.malloc	申请Device上的内存。
	内存管理	acl.rt.malloc_host	申请Host上的内存。
单算子推理	算子加载与执行	acl.op.execute	异步加载并执行指定的算子。
公共模块	--	acl.util.ptr_to_numpy	通过指针地址获取numpy.ndarray对象。
公共模块	--	acl.util.numpy_to_ptr	获取numpy.ndarray对象的内存数据的指针地址。
资源释放	内存管理	acl.rt.free	释放Device上的内存。
	内存管理	acl.rt.free_host	释放Host上的内存。
	Stream管理	acl.rt.destroy_stream	销毁Stream。
	Context管理	acl.rt.destroy_context	销毁Context。
	Device管理	acl.rt.reset_device	复位当前运算的Device，回收Device上的资源。
	去初始化	acl.finalize	实现ACL去初始化。

单算子矩阵相加流程图流程图

单算子矩阵相加流程图流程图如图1所示。

图1 单算子矩阵相加流程图

目录结构

如下为模型文件转换后的示例目录结构，“op_models”文件夹是转换后生成的。

acl_operator_add
├──src
│ ├── acl_execute_add.py //运行文件。
│ └── constant.py //常量定义。
└── test_data
  ├── config
  │ ├── acl.json //系统初始化的配置文件。
  │ └── add_op.json //矩阵相加算子的描述信息。
  └── op_models
    └── 0_Add_3_2_8_16_3_2_8_16_3_2_8_16.om //矩阵相加算子的模型文件。

父主题： 实现矩阵-矩阵相加运算

在线提单

溢出算子数据采集及分析​

前提条件​

采集溢出算子信息​

解析溢出算子的dump文件​

解析算子溢出数据文件​

应用调试​

运行应用​

问题定位​

Python环境​

前提条件​

CentOS7 aarch64环境下安装Pillow的说明​

准备环境​

环境变量配置​

样例介绍​

获取样例​

功能描述​

主要接口​

单算子矩阵相加流程图流程图​

目录结构​

溢出算子数据采集及分析

前提条件

采集溢出算子信息

解析溢出算子的dump文件

解析算子溢出数据文件

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