1.生态迁移
生态迁移工具使用示例
生态迁移工具技术方案
不同框架间模型定义前端表达差别巨大(相同算子的API技术难点 、
算子功能、模型构建方式差别较大)；
对于同一框架，不管前端表达差异如何，最终对应的计算
图是相似的。因此提出：基于模型的迁移方案
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onnx介绍：
生态迁移工具迁移案例分享
教程步骤：
- ONNX模型导出；
- ONNX模型验证；
- MindConverter进行模型脚本和权重迁移；
- MindSpore模型验证；
2.模型精度调优
MindSpore调试器是为图模式训练提供的调试工具，可以用来查看并分析计算图节点的中间结果。
操作流程：
• 以调试器模式启动MindInsight，等待训练连接；
mindinsight start --port {PORT} --enable-debugger True --debugger-port {DEBUGGER_PORT}
• 配置相关环境变量，运行训练脚本；
export ENABLE_MS_DEBUGGER=1 export MS_DEBUGGER_PORT={DEBUGGER_PORT}
• 训练连接成功，在MindInsight调试器界面设置监测点；
• 在MindInsight调试器界面分析训练执行情况。
在MindSpore图模式的训练过程中，用户无法从Python层获取到计算图中间节点的结果，使得训练调试变得很困难。使用MindSpore调试器，用户可以：
• 在MindInsight调试器界面结合计算图，查看图节点的输出结果；
• 设置监测点，监测训练异常情况（比如检查张量溢出），在异常发生时追踪错误原因；
• 查看权重等参数的变化情况。
• 使用调试器功能对训练现场进行检查
– 配置“检查权重变化过小”监测点，检查权重是否变化过小；
– 配置“检查未变化权重”监测点，检查权重是否不更新；
– 配置“检查梯度消失”监测点，定位异常的梯度；
– 配置“检查张量溢出”监测点，定位NAN/INF出现位置；
– 配置“检查过大张量”监测点，定位出现大值的算子；
– 配置“检查权重变化过大”、“检查梯度消失”、“检查梯度过大”监测点，定位异常的权重或梯度；
3.模型性能调优
性能调优工具Profiler介绍
Profiler为MindSpore提供了性能调优能力，在算子性能、迭代性能、数据处理性能等方面提供了易用、丰富的调试功能，帮助用户快速定位性能瓶颈点，提升网络性能。
Profiler工具为用户提供的能力可以分成两部分：
MindSpore侧在训练脚本中为用户提供性能数据收
集的启动接口和数据分析接口，最终生成性能数据
文件；
MindInsight侧为用户提供可视化界面，将通过多个
维度展示性能数据以及统计分析结果。
使用方法：
- 训练开始阶段初始化Profiler，开始性能收集；
- 训练结束后使用analyse方法解析性能数据。
注意：
目前Profiler已经支持GPU场景，GPU下的使用方法和
Ascend的使用方法一致；
GPU初始化Profiler时只有output_path参数有效；
- 启动MindInsight可视化界面：
mindinsight start --port 9001 --summary-base-dir ./ - 通过浏览器访问MindInsight交互式界面：
<your server ip address>:9001/ - 停止MindInsight可视化服务：
mindinsight stop --port 9001
本章总结
• 生态迁移工具的能力与基本使用:
mindconverter --help
• 精度调试器的能力与基本使用；
mindinsight start --port {PORT} --enable-debugger True --debugger-port {DEBUGGER_PORT}
• 性能调试器的能力与基本使用；
训练脚本中添加：profiler = Profiler(), …, profiler.analyse()
• ONNX模型的基本概念：
– Graph, Node, Value Info, Initializer；
