摘要：MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台本文分享自华为云社区《MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析》，作者：yd_247302088 。
图1 MindStudio功能框架MindStudio工具中的主要几个功能特性如下：
然后执行:wq!命令保存文件并退出。最后执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。关于MindStudio的具体安装流程可以参考Windows安装MindStudio（点我跳转），MindStudio环境搭建指导视频（点我跳转）。MindStudio官方下载地址：点我跳转。本文教程基于MindStudio5.0.RC2 x64，CANN版本5.1.RC2实现。
注释掉第587~594行
第607行，修改为“return None”
编辑cifar10_main.py文件，将train_epochs的值改为1。
配置环境变量
执行训练脚本
训练任务停止后，在命令行输入run，训练会往下执行一个step。
执行lt>gpu_dump命令将所有tensor的名称暂存到自定义名称的gpu_dump文件里。命令行中会有如下回显。
另外开启一个终端，在linux命令行下进入gpu_dump文件所在目录，执行下述命令，用以生成在tfdbg命令行执行的命令。timestamp=$[$(date +%s%N)/1000] ; cat gpu_dump | awk '{print "pt",$4,$4}' | awk '{gsub("/", "_", $3);gsub(":", ".", $3);print($1,$2,"-n 0 -w "$3".""'$timestamp'"".npy")}'>dump.txt将上一步生成的dump.txt文件中所有tensor存储的命令复制（所有以“pt”开头的命令），然后回到tfdbg命令行（刚才执行训练脚本的控制台）粘贴执行，即可存储所有的npy文件，存储路径为训练脚本所在目录。
退出tfdbg命令行，将生成的npy文件保存到tf_resnet50_gpu_dump_data（用户可自定义）目录下。
在New Project窗口中，选择Ascend Training。输入项目的名称、CANN远程地址以及本地地址。点击Change配置CANN，如下图所示：
在出现的信息配置框输入相关配置信息，如下图所示：
输入服务器的SSH信息，如果测试连接失败，建议使用CMD或XShell等工具进行排查。选择远程 CANN 安装位置，如下图所示：
在Remote CANN location中选择CANN的路径，需要注意的是必须选择到CANN的版本号目录，这里选择的是5.1.RC2版本，如下图所示：
点击确定后，需要等待MindStudio进行文件同步操作，这个过程会持续数分钟，期间如果遇到Sync remote CANN files error.错误，考虑是否无服务器root权限。
配置完成CANN点击下一步
在训练工程选择界面，选择“TensorFlow Project”，单击“Finish”。
进入工程界面，单击工具栏中
按钮（ TensorFlow GPU2Ascend工具）。
进入“TensorFlow GPU2Ascend”参数配置页，配置command file
同样的，选择下载的代码路径作为input path，并选择输出路径，如下图所示：
点击Transplant进行转换，如下图所示：
出现“Transplant success!”的回显信息，即转换成功。如下图所示：
把max_steps设置为1。
注释掉第575~582行
注释掉第595行，修改为“return None”。
编辑cifar10_main.py文件，将train_epochs的值改为1。
步骤二 dump参数配置。为了让训练脚本能够dump出计算图，我们在训练脚本中的包引用区域引入os，并在构建模型前设置DUMP_GE_GRAPH参数。配置完成后，在训练过程中，计算图文件会保存在训练脚本所在目录中。编辑cifar10_main.py，添加如下方框中的信息。
修改训练脚本（resnet_run_loop.py），开启dump功能。在相应代码中，增加如下方框中的信息。
步骤三 环境配置。单击MindStudio菜单栏“Run > Edit Configurations...”。
进入运行配置界面，选择迁移后的训练脚本。
配置环境变量，打开下图所示界面，配置训练进程启动依赖的环境变量，参数设置完成后，单击“OK”，环境变量配置说明请参见下表。
环境变量的解释如下表所示：
步骤四 执行训练生成dump数据。点击按钮开始训练
训练时控制台输出如下所示：
resnet目录下生成的数据文件展示如下：
在所有以“_Build.txt”为结尾的dump图文件中，查找“Iterator”这个关键词。记住查找出的计算图文件名称，用于后续精度比对。
如上图所示，“ge_proto_00000343_Build.txt”文件即是我们需要找到的计算图文件。将此文件拷贝至用户家目录下，便于在执行比对操作时选择。打开上面找到的计算图文件，记录下第一个graph中的name字段值。如下示例中，记录下“ge_default_20220926160231_NPU_61”。
进入以时间戳命名的dump文件存放路径下，找到刚记录的名称为name值的文件夹，例如ge_default_20220926160231_NPU_61，则下图目录下的文件即为需要的dump数据文件：
配置tookit path，点击文件标识，如下图所示：
选择对应的版本，如5.1.RC2版本，单击ok：
单击next进入参数配置页面：
接着填写gpu和npu的数据的相关信息，如下图所示：
参数解释如下所示：
点击start：
结果展示：
如上图所示将Vector比对结果界面分为四个区域分别进行介绍。
表1 精度比对分析界面字段说明
表2 散点分布图字段说明
import pexpect
import sys
cmd_line = 'python3 -u ./cifar10_main.py'
tfdbg = pexpect.spawn(cmd_line)
tfdbg.logfile = sys.stdout.buffer
tfdbg.expect('tfdbg>')
tfdbg.sendline('run')
pt_list = []
with open('dump.txt', 'r') as f:
for line in f:
pt_list.append(line.strip('\n'))
for pt in pt_list:
tfdbg.expect('tfdbg>')
tfdbg.sendline(pt)
tfdbg.expect('tfdbg>')
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