GraphDebugJSONPrint【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge头文件/库文件头文件#include ge/ge_api.h库文件libge_runner.so功能说明维测场景下图加载后执行完CompileGraph及LoadGraph流程使用本接口将图中运行任务信息以JSON格式导出包括Stream ID、Task ID、Task Type等信息。然后通过tracing方式例如chrome://tracing/查看任务可视化信息。如果不调用GraphDebugJSONPrint接口LoadGraph时设置如下环境变量也会生成运行任务信息的JSON文件方法如下export DUMP_GE_GRAPH1生成的JSON文件目录遵循如下规则文件名为debug_graph_{graph_id}_{time}_{pid}_{seq}若指定环境变量NPU_COLLECT_PATH生成的JSON文件在${NPU_COLLECT_PATH}/extra-info/目录。若指定环境变量DUMP_GRAPH_PATH生成的JSON文件在${DUMP_GRAPH_PATH}/目录。若没有指定环境变量生成的JSON文件在当前脚本执行目录。上述环境变量的详细说明请参见《环境变量参考》。函数原型Status GraphDebugJSONPrint(const uint32_t graph_id, uint32_t flags, AscendString json_result) const参数说明参数名输入/输出说明graph_id输入要导出的图ID。flags输入预留当前固定配置为0。json_result输出JSON格式字符图中任务信息。返回值说明参数名类型说明-StatusGE_RTI_MODEL_NOT_LOADED图未加载。SUCCESS信息导出成功。FAILED信息导出失败。约束说明调用该接口前需要确定好Device上分配的内存大小。调用该接口前需要完成CompileGraph及LoadGraph流程。调用示例ge::Session session; uint32_t graph_id 1; //假设graph已经加载 uint32_t flags 0; ge::AscendString json_result; ge::Status ret session-GraphDebugJSONPrint(graph_id, flags, json_result);【免费下载链接】geGEGraph Engine是面向昇腾的图编译器和执行器提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段加速模型执行效率减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考