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查看源文件

概述

在图模式set_context(mode=GRAPH_MODE)下运行用MindSpore编写的模型时，若配置中设置了set_context(save_graphs=True)，运行时会输出一些图编译过程中生成的中间文件，我们称为IR文件。当前主要有三种格式的IR文件：

  • ir后缀结尾的IR文件：一种比较直观易懂的以文本格式描述模型结构的文件，可以直接用文本编辑软件查看。

  • dat后缀结尾的IR文件：一种相对于ir后缀结尾的文件格式定义更为严谨的描述模型结构的文件，包含的内容更为丰富，可以直接用文本编辑软件查看。

  • dot后缀结尾的IR文件：描述了不同节点间的拓扑关系，可以用graphviz将此文件作为输入生成图片，方便用户直观地查看模型结构。对于算子比较多的模型，推荐使用可视化组件MindInsight对计算图进行可视化。

如何保存IR

通过set_context(save_graphs=True)来保存各个编译阶段的中间代码。被保存的中间代码有三种格式，一个是后缀名为.ir的文本格式，一个是后缀名为.dat的文本格式，一个是后缀名为.dot的图形化格式。当网络规模不大时，建议使用更直观的图形化格式来查看，当网络规模较大时建议使用更高效的文本格式来查看。

.dot文件可以通过graphviz转换为图片格式来查看，例如将dot转换为png的命令是dot -Tpng *.dot -o *.png。

在训练脚本train.py中，我们在set_context函数中添加如下代码，运行训练脚本时，MindSpore会自动将编译过程中产生的IR文件存放到指定路径。

if __name__ == "__main__":
    set_context(save_graphs=True, save_graphs_path="path/to/ir/files")

执行训练命令后，在指定的路径下生成了若干个文件：

.
├──00_parse_0000.ir
├──00_parse_0001.dat
├──00_parse_0002.dot
├──01_symbol_resolve_0003.ir
├──01_symbol_resolve_0004.dat
├──01_symbol_resolve_0005.dot
├──02_combine_like_graphs_0006.ir
├──02_combine_like_graphs_0007.dat
├──02_combine_like_graphs_0008.dot
├──03_inference_opt_prepare_0009.ir
├──03_inference_opt_prepare_0010.dat
├──03_inference_opt_prepare_0011.dot
├──04_abstract_specialize_0012.ir
├──04_abstract_specialize_0013.dat
├──04_abstract_specialize_0014.dot
...

其中以数字下划线开头的IR文件是在前端编译图过程中生成的，编译过程中各阶段分别会保存一次计算图。下面介绍图编译过程中比较重要的阶段:

  • parse阶段负责解析入口函数，该阶段会初步生成MindIR，如果查看IR文件，我们能观察到该阶段仅仅解析了顶层Cell的图信息；

  • symbol_resolve阶段负责进一步解析入口函数，主要是递归解析入口函数直接或间接引用到的其他函数和对象。如果使用了尚不支持的语法，一般会在此阶段出错；

  • abstract_specialize阶段，会根据输入信息推导出IR中所有节点的数据类型和形状信息。当需要查看IR中具体算子的形状或数据类型，可查看该IR文件；

  • optimize阶段负责硬件无关的优化，自动微分与自动并行功能也是在该阶段展开。该阶段又可细分为若干个子阶段，在IR文件列表中，其中以opt_pass_[序号]为前缀的文件分别是这些子阶段结束后保存的IR文件，非框架开发人员无需过多关注；

  • validate阶段负责校验编译出来的计算图，如果到此阶段IR中还有仅临时使用的内部算子，则会报错退出；

  • task_emit阶段负责将计算图传给后端进一步处理；

  • execute阶段负责启动执行图流程，该阶段的IR图是前端编译阶段的最终图。

此外，后端由于比较贴近底层，后端优化过程中保存的其他IR文件（如以hwopt开头的文件）非框架开发人员也无需过多关注。非框架开发人员仅需查看名为graph_build_[图序号]_[IR文件序号].ir的文件，即经过前后端全部优化后的IR。

由于后端以子图为单位进行优化，故可能会保存多份文件，与前端多个子图都保存在同一文件中的机制不同。

IR文件解读

下面以一个简单的例子来说明IR文件的内容，运行该脚本：

import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
from mindspore import ops

ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
ms.set_context(save_graphs=True, save_graphs_path="./")

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.add = ops.Add()
        self.sub = ops.Sub()
        self.mul = ops.Mul()
        self.div = ops.Div()

    def func(x, y):
        return self.div(x, y)

    def construct(self, x, y):
        a = self.sub(x, 1)
        b = self.add(a, y)
        c = self.mul(b, self.func(a, b))
        return c

input1 = ms.Tensor(3, ms.float32)
input2 = ms.Tensor(2, ms.float32)
net = Net()
out = net(input1, input2)
print(out)

ir文件介绍

使用文本编辑软件（例如vi）打开执行完后输出的IR文件04_abstract_specialize_0012.ir，内容如下所示（此处版本为MindSpore 1.6，后续版本中内容可能会有一些细微变化）：

  1 #IR entry      : @1_construct_wrapper.21
  2 #attrs         :
  3 #Total params  : 2
  4
  5 %para1_x : <Tensor[Float32]x()>
  6 %para2_y : <Tensor[Float32]x()>
  7
  8 #Total subgraph : 3
  9
 10 subgraph attr:
 11 Undeterminate : 0
 12 subgraph @2_construct.22(%para3_x, %para4_y) {
 13   %0(a) = Sub(%para3_x, Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 1)) {instance name: sub} primitive_attrs: {input_names: [x, y], output_names: [output]}
 14       : (<Tensor[Float32]x()>, <Tensor[Float32]x()>) -> (<Tensor[Float32]x()>)
 15       # In file train.py(34)/        a = self.sub(x, 1)/
 16   %1(b) = Add(%0, %para4_y) {instance name: add} primitive_attrs: {input_names: [x, y], output_names: [output]}
 17       : (<Tensor[Float32]x()>, <Tensor[Float32]x()>) -> (<Tensor[Float32]x()>)
 18       # In file train.py(35)/        b = self.add(a, y)/
 19   %2([CNode]5) = call @3_func.23(%0, %1)
 20       : (<Tensor[Float32]x()>, <Tensor[Float32]x()>) -> (<Tensor[Float32]x()>)
 21       # In file train.py(36)/        c = self.mul(b, self.func(a, b))/
 22   %3(c) = Mul(%1, %2) {instance name: mul} primitive_attrs: {input_names: [x, y], output_names: [output]}
 23       : (<Tensor[Float32]x()>, <Tensor[Float32]x()>) -> (<Tensor[Float32]x()>)
 24       # In file train.py(36)/        c = self.mul(b, self.func(a, b))/
 25   Return(%3)
 26       : (<Tensor[Float32]x()>)
 27       # In file train.py(37)/        return c/
 28 }
 29
 30 subgraph attr:
 31 Undeterminate : 0
 32 subgraph @3_func.23(%para5_x, %para6_y) {
 33   %0([CNode]20) = Div(%para5_x, %para6_y) {instance name: div} primitive_attrs: {input_names: [x, y], output_names: [output]}
 34       : (<Tensor[Float32]x()>, <Tensor[Float32]x()>) -> (<Tensor[Float32]x()>)
 35       # In file train.py(31)/        return self.div(x, y)/
 36   Return(%0)
 37       : (<Tensor[Float32]x()>)
 38       # In file train.py(31)/        return self.div(x, y)/
 39 }
 40
 41 subgraph attr:
 42 subgraph @1_construct_wrapper.21() {
 43   %0([CNode]2) = call @2_construct.22(%para1_x, %para2_y)
 44       : (<Tensor[Float32]x()>, <Tensor[Float32]x()>) -> (<Tensor[Float32]x()>)
 45       # In file train.py(37)/        return c/
 46   Return(%0)
 47       : (<Tensor[Float32]x()>)
 48       # In file train.py(37)/        return c/
 49 }

以上内容可分为两个部分，第一部分为图的输入信息，第二部分为图的结构信息：

  • 第1行告诉了我们该网络的顶图名称 1_construct_wrapper.21，也就是入口图。

  • 第3行告诉了我们该网络有多少个输入。

  • 第5-6行是输入列表，遵循%para[序号]_[name] : <[data_type]x[shape]>的格式。

  • 第8行告诉我们该网络解析出来的图的数量，该IR文件展示了三张图的信息。 分别为第42行的入口图1_construct_wrapper.21；第32行的图3_func.23，对应着网络中定义的函数func(x, y)；第12行的图2_construct.22，即对应construct函数。

对于具体的图来说（此处我们以图2_construct.22为例）：

  • 第10-28行展示了图结构的信息，图中含有若干个节点，即CNode。该图包含Sub、Add、Mul这些已经在__init___函数中定义过的算子。

  • 第19行以call @3_func.23的形式，调用了图3_func.23，对应脚本中调用函数func执行两数相除的行为。

CNode（ANF-IR的设计请查看）的信息遵循如下格式，从左到右分别为序号、节点名称-debug_name、算子名称-op_name、输入节点-arg、节点的属性-primitive_attrs、输入和输出的规格、源码解析调用栈等信息。 由于ANF图为单向无环图，所以此处仅根据输入关系来体现节点与节点的连接关系。关联代码行则体现了CNode与脚本源码之间的关系，例如第15行表明该节点是由脚本中a = self.sub(x, 1)这一行解析而来。

%[序号]([debug_name]) = [op_name]([arg], ...) primitive_attrs: {[key]: [value], ...}
    : (<[输入data_type]x[输入shape]>, ...) -> (<[输出data_type]x[输出shape]>, ...)
    # 关联代码行

关于关联代码行的说明：

  • 代码行展示有两种模式，第一种是显示完整的调用栈，前端或后端最后生成的IR文件(如前端的15_execute_0141.ir和后端的graph_build_0_136.ir) 按此模式展示代码行；第二种为了减小文件的体积，只显示第一行，即省去了调用过程（如04_abstract_specialize_0012.ir）。

  • 如果算子是反向传播算子，关联代码行除了会显示本身的代码，还会显示对应的正向代码，通过“Corresponding forward node candidate:”标识。

  • 如果算子是融合算子，关联代码行会显示出融合的相关代码，通过“Corresponding code candidate:”标识，其中用分隔符“-”区分不同的代码。

  • 经过编译器的若干优化处理后，节点可能经过了若干转换（如算子拆分、算子融合等），节点的源码解析调用栈信息与脚本可能无法完全一一对应，这里仅作为辅助手段。

  • 在后端经过算子选择阶段后，输入输出规格信息（即:后内容）会有两行。第一行表示为HOST侧的规格信息，第二行为DEVICE侧的规格信息。

dat文件介绍

使用文本编辑软件（例如vi）打开执行完后输出的IR文件04_abstract_specialize_0014.dat，内容如下所示（此处版本为MindSpore 1.6，后续版本中内容可能会有一些细微变化）：

  1 # [No.1] 1_construct_wrapper.21
  2 # In file train.py(33)/    def construct(self, x, y):/
  3 funcgraph fg_21(
  4         %para1 : Tensor(F32)[]    # x
  5         , %para2 : Tensor(F32)[]    # y
  6     ) {
  7     %1 : Tensor(F32)[] = FuncGraph::fg_22(%para1, %para2)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[])    # fg_22=2_construct.22 #scope: Default
  8       # In file train.py(37)/        return c/#[CNode]2
  9     Primitive::Return{prim_type=1}(%1)    #(Tensor(F32)[]) #scope: Default
 10       # In file train.py(37)/        return c/#[CNode]1
 11 }
 12 # order:
 13 #   1: 1_construct_wrapper.21:[CNode]2{[0]: ValueNode<FuncGraph> 2_construct.22, [1]: x, [2]: y}
 14 #   2: 1_construct_wrapper.21:[CNode]1{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: [CNode]2}
 15
 16
 17 # [No.2] 2_construct.22
 18 # In file train.py(33)/    def construct(self, x, y):/
 19 funcgraph fg_22(
 20         %para3 : Tensor(F32)[]    # x
 21         , %para4 : Tensor(F32)[]    # y
 22     ) {
 23     %1 : Tensor(F32)[] = PrimitivePy::Sub{prim_type=2}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%para3, Tensor(43)[])    #(Tensor(F32)[], Tenso    r(F32)[]) #scope: Default
 24       # In file train.py(34)/        a = self.sub(x, 1)/#a
 25     %2 : Tensor(F32)[] = PrimitivePy::Add{prim_type=2}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%1, %para4)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[])     #scope: Default
 26       # In file train.py(35)/        b = self.add(a, y)/#b
 27     %3 : Tensor(F32)[] = FuncGraph::fg_23(%1, %2)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[])    # fg_23=3_func.23 #scope: Default
 28       # In file train.py(36)/        c = self.mul(b, self.func(a, b))/#[CNode]5
 29     %4 : Tensor(F32)[] = PrimitivePy::Mul{prim_type=2}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%2, %3)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[]) #sco    pe: Default
 30       # In file train.py(36)/        c = self.mul(b, self.func(a, b))/#c
 31     Primitive::Return{prim_type=1}(%4)    #(Tensor(F32)[]) #scope: Default
 32       # In file train.py(37)/        return c/#[CNode]4
 33 }
 34 # order:
 35 #   1: 2_construct.22:a{[0]: ValueNode<PrimitivePy> Sub, [1]: x, [2]: ValueNode<Tensor> Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 1)}
 36 #   2: 2_construct.22:b{[0]: ValueNode<PrimitivePy> Add, [1]: a, [2]: y}
 37 #   3: 2_construct.22:[CNode]5{[0]: ValueNode<FuncGraph> 3_func.23, [1]: a, [2]: b}
 38 #   4: 2_construct.22:c{[0]: ValueNode<PrimitivePy> Mul, [1]: b, [2]: [CNode]5}
 39 #   5: 2_construct.22:[CNode]4{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: c}
 40
 41
 42 # [No.3] 3_func.23
 43 # In file train.py(30)/    def func(x, y):/
 44 funcgraph fg_23(
 45         %para5 : Tensor(F32)[]    # x
 46         , %para6 : Tensor(F32)[]    # y
 47     ) {
 48     %1 : Tensor(F32)[] = PrimitivePy::Div{prim_type=2}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%para5, %para6)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)    []) #scope: Default
 49       # In file train.py(31)/        return self.div(x, y)/#[CNode]20
 50     Primitive::Return{prim_type=1}(%1)    #(Tensor(F32)[]) #scope: Default
 51       # In file train.py(31)/        return self.div(x, y)/#[CNode]19
 52 }
 53 # order:
 54 #   1: 3_func.23:[CNode]20{[0]: ValueNode<PrimitivePy> Div, [1]: x, [2]: y}
 55 #   2: 3_func.23:[CNode]19{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: [CNode]20}
 56
 57
 58 # num of total function graphs: 3

以上内容，从顶图开始，以顺序方式展示了所有图的信息。其中，第1行表示序号为No.1，图名为1_construct_wrapper.21。在顶图之中，第7行调用了图2_construct.22。

图2_construct.22的信息位于第17-39行，我们以该图为例展开详细说明：

  • 第18行表示该图对应脚本中的函数定义所在的位置。

  • 第20-21行表示图的输入信息，格式为：%para[序号] : [data_type][shape]    # [name].

  • 第23-32行展示了图结构的信息，图中含有若干个节点，即CNode。该图包含Sub、Add、Mul这些已经在__init___函数中定义过的算子，其中第27行表示对另一张图的调用。

  • 第34-39表示图中计算节点的执行序，与代码执行的先后顺序对应。格式为：序号: 所属图名称:节点名称{[0]: 第一个输入的信息, [1]: 第二个输入的信息, ...}。 对于CNode而言，第一个输入表示该节点承载的计算方式。

  • 第58行表示图的数量，此处为3。

CNode（ANF-IR的设计请查看）的信息遵循如下格式，从左到右分别为序号、输出规格、算子名称-op_name、节点的属性-attr、输入节点-arg、输入节点的规格、所在的命名空间、关联代码行等信息。

%[序号] : [输出规格] = [op_name]{[prim_type]}[attr0, attr1, ...](arg0, arg1, ...)    #(输入参数规格)#[命名空间]
  # 关联代码行/#debug_name

dot文件介绍

可以用graphviz将dot格式的IR文件作为输入生成图片。例如，在Linux操作系统下，可以通过以下命令转换成一张PNG图片。

dot -Tpng -o 04_abstract_specialize_0014.png 04_abstract_specialize_0014.dot

转换后的图片如下所示，我们可以直观地查看模型结构。不同的黑框区分了不同的子图，图与图之间的蓝色箭头表示相互之间的调用。蓝色区域表示参数，矩形表示图的参数列表，六边形和黑色箭头表示该参数作为CNode的输入参与计算过程。黄色矩形表示CNode节点，从图中可以看出，CNode输入从下标0开始，第0个输入（即紫色或绿色区域）表示该算子将要进行怎样的计算，通过虚箭头连接。类型一般为算子原语，也可以是另一张图。下标1之后的输入则为计算所需要的参数。

04_abstract_specialize_0014.png

对于算子比较多的模型，图片会过于庞大，推荐使用可视化组件MindInsight对计算图进行可视化。

如何根据analyze_fail.dat文件分析图推导失败的原因

MindSpore在编译图的过程中，经常会出现abstract_specialize阶段的图推导失败的报错，通常我们能根据报错信息以及analyze_fail.dat文件，来定位出脚本中存在的问题。

例子1：参数数量不匹配

  1 import mindspore as ms
  2 import mindspore.nn as nn
  3
  4 from mindspore.nn import Cell
  5 from mindspore import ops
  6
  7
  8 ms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE)
  9 ms.set_context(save_graphs=True)
 10
 11 class Net(nn.Cell):
 12     def __init__(self):
 13         super().__init__()
 14         self.add = ops.Add()
 15         self.sub = ops.Sub()
 16         self.mul = ops.Mul()
 17         self.div = ops.Div()
 18
 19     def func(x, y):
 20         return self.div(x, y)
 21
 22     def construct(self, x, y):
 23         a = self.sub(x, 1)
 24         b = self.add(a, y)
 25         c = self.mul(b, self.func(a, a, b))
 26         return c
 27
 28 input1 = ms.Tensor(3, ms.float32)
 29 input2 = ms.Tensor(2, ms.float32)
 30 net = Net()
 31 out = net(input1, input2)
 32 print(out)

会出现如下的报错：

  1 [EXCEPTION] ANALYZER(31946,7f6f03941740,python):2021-09-18-15:10:49.094.863 [mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis/stack_frame.cc:85] DoJump] The parameters number of the function is 2, but the number of provided arguments is 3.
  2 FunctionGraph ID : func.18
  3 NodeInfo: In file test.py(19)
  4     def func(x, y):
  5
  6 Traceback (most recent call last):
  7   File "test.py", line 31, in <module>
  8     out = net(input1, input2)
  9   File "/home/workspace/mindspore/mindspore/nn/cell.py", line 404, in __call__
 10     out = self.compile_and_run(*inputs)
 11   File "/home/workspace/mindspore/mindspore/nn/cell.py", line 682, in compile_and_run
 12     self.compile(*inputs)
 13   File "/home/workspace/mindspore/mindspore/nn/cell.py", line 669, in compile
 14     _cell_graph_executor.compile(self, *inputs, phase=self.phase, auto_parallel_mode=self._auto_parallel_mode)
 15   File "/home/workspace/mindspore/mindspore/common/api.py", line 542, in compile
 16     result = self._graph_executor.compile(obj, args_list, phase, use_vm, self.queue_name)
 17 TypeError: mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis/stack_frame.cc:85 DoJump] The parameters number of the function is 2, but the number of provided arguments is 3.
 18 FunctionGraph ID : func.18
 19 NodeInfo: In file test.py(19)
 20     def func(x, y):
 21
 22 The function call stack (See file '/home/workspace/mindspore/rank_0/om/analyze_fail.dat' for more details):
 23 # 0 In file test.py(26)
 24         return c
 25         ^
 26 # 1 In file test.py(25)
 27         c = self.mul(b, self.func(a, a, b))
 28                         ^

以上的报错信息为：“TypeError: mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis/stack_frame.cc:85 DoJump] The parameters number of the function is 2, but the number of provided arguments is 3…”。 表明FunctionGraph ID : func.18只需要2个参数，但是却提供了3个参数。从“The function call stack …”中，可以知道出错的代码为：“In file test.py(25) … self.func(a, a, b)”，易知是该处的函数调用传入参数的数目过多。

但如果报错信息不直观或者需要查看IR中已推导出的部分图信息，我们使用文本编辑软件（例如，vi）打开报错信息中的提示的文件（第22行括号中）：/home/workspace/mindspore/rank_0/om/analyze_fail.dat，内容如下（此处版本为MindSpore 1.6，后续版本中内容可能会有一些细微变化）：

  1 # [No.1] construct_wrapper.0
  2 # In file test.py(22)/    def construct(self, x, y):/
  3 funcgraph fg_0(
  4         %para1 : Tensor(F32)[]    # x
  5         , %para2 : Tensor(F32)[]    # y
  6     ) {
  7
  8 #------------------------> 0
  9     %1 = FuncGraph::fg_3(%para1, %para2)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[])    # fg_3=construct.3 #scope: Default
 10       # In file test.py(26)/        return c/#[CNode]2
 11     Primitive::Return{prim_type=1}(%1)    #(Undefined) #scope: Default
 12       # In file test.py(26)/        return c/#[CNode]1
 13 }
 14 # order:
 15 #   1: construct_wrapper.0:[CNode]2{[0]: ValueNode<FuncGraph> construct.3, [1]: x, [2]: y}
 16 #   2: construct_wrapper.0:[CNode]1{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: [CNode]2}
 17
 18
 19 # [No.2] construct.3
 20 # In file test.py(22)/    def construct(self, x, y):/
 21 funcgraph fg_3(
 22         %para3 : Tensor(F32)[]    # x
 23         , %para4 : Tensor(F32)[]    # y
 24     ) {
 25     %1 : Tensor(F32)[] = DoSignaturePrimitive::S-Prim-Sub{prim_type=1}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%para3, I64(1))    #(Tensor(F32)[], I64) #scope: Default
 26       # In file test.py(23)/        a = self.sub(x, 1)/#a
 27     %2 : Tensor(F32)[] = DoSignaturePrimitive::S-Prim-Add{prim_type=1}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%1, %para4)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[]) #scope: Default
 28       # In file test.py(24)/        b = self.add(a, y)/#b
 29
 30 #------------------------> 1
 31     %3 = FuncGraph::fg_18(%1, %1, %2)    #(Tensor(F32)[], Tensor(F32)[], Tensor(F32)[])    # fg_18=func.18 #scope: Default
 32       # In file test.py(25)/        c = self.mul(b, self.func(a, a, b))/#[CNode]5
 33     %4 = DoSignaturePrimitive::S-Prim-Mul{prim_type=1}[input_names=["x", "y"], output_names=["output"]](%2, %3)    #(Tensor(F32)[], Undefined) #scope: Default
 34       # In file test.py(25)/        c = self.mul(b, self.func(a, a, b))/#c
 35     Primitive::Return{prim_type=1}(%4)    #(Undefined) #scope: Default
 36       # In file test.py(26)/        return c/#[CNode]4
 37 }
 38 # order:
 39 #   1: construct.3:a{[0]: a, [1]: ValueNode<Int64Imm> 1, [2]: ValueNode<Float> Float32}
 40 #   2: construct.3:a{[0]: ValueNode<DoSignaturePrimitive> S-Prim-Sub, [1]: x, [2]: ValueNode<Int64Imm> 1}
 41 #   3: construct.3:b{[0]: ValueNode<DoSignaturePrimitive> S-Prim-Add, [1]: a, [2]: y}
 42 #   4: construct.3:[CNode]5{[0]: ValueNode<FuncGraph> func.18, [1]: a, [2]: a, [3]: b}
 43 #   5: construct.3:c{[0]: ValueNode<DoSignaturePrimitive> S-Prim-Mul, [1]: b, [2]: [CNode]5}
 44 #   6: construct.3:[CNode]4{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: c}
 45
 46
 47 #===============================================================================
 48 # num of function graphs in stack: 2

analyze_fail.dat文件与前文介绍过的.dat文件格式一致，唯一有区别的地方在于analyze_fail.dat文件中会指出推导出错的节点所在的位置。 我们不断搜索------------------------>并来到最后一处该箭头出现的位置，即第30行的------------------------> 1。该最后一处箭头指向了推导出错的节点，为%3 = FuncGraph::fg_18(%1, %1, %2) ...，表达了该节点在IR中的信息，如何查看dat文件前文dat文件介绍一节中已经介绍，此处不再赘述。 根据(%1, %1, %2)可知，该节点的输入参数有三个。从源码解析调用栈中可以知道实际该函数为self.func，在脚本中的定义为def dunc(x, y):...。 在函数定义中，只需要两个参数，故会在此处出现推导失败的报错，我们需要修改脚本中传入的参数个数以解决该问题。

例子2：BiasAdd输入之间shape不匹配

  1 import numpy as np
  2 import mindspore
  3 from mindspore import nn, ops, context, Tensor, Parameter
  4 from mindspore.common.initializer import initializer
  5
  6 class Net(nn.Cell):
  7   def __init__(self):
  8     super(Net, self).__init__()
  9     self.weight = Parameter(initializer('normal', [32, 8]), name="weight")
 10     self.bias = Parameter(initializer('zeros', [4]), name="bias")
 11
 12     self.matmul = ops.MatMul()
 13     self.bias_add = ops.BiasAdd()
 14
 15   def construct(self, x1):
 16     x = self.matmul(x1, self.weight)
 17     x = self.bias_add(x, self.bias)
 18     return x
 19
 20 net = Net()
 21 x = Tensor(np.arange(3*32).reshape(3, 32), mindspore.float32)
 22 out = net(x)
 23 print('out', out.shape)

会出现如下的报错：

 Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 22, in <module>
    out = net(x)
  File "/home/workspace/mindspore/build/package/mindspore/nn/cell.py", line 573, in __call__
    out = self.compile_and_run(*args)
  File "/home/workspace/mindspore/build/package/mindspore/nn/cell.py", line 956, in compile_and_run
    self.compile(*inputs)
  File "/home/workspace/mindspore/build/package/mindspore/nn/cell.py", line 929, in compile
    _cell_graph_executor.compile(self, *inputs, phase=self.phase, auto_parallel_mode=self._auto_parallel_mode)
  File "/home/workspace/mindspore/build/package/mindspore/common/api.py", line 1076, in compile
    result = self._graph_executor.compile(obj, args_list, phase, self._use_vm_mode())
ValueError: For 'BiasAdd', bias[0] shape must be equal to input_x[1] shape when data_format is NHWC or input_x[1] shape, but got bias[0] shape: 4, input_x[1] or input_x[1] shape: 8.

----------------------------------------------------
- The Traceback of Net Construct Code:
----------------------------------------------------
The function call stack (See file '/home/workspace/mindspore/rank_0/om/analyze_fail.dat' for more details. Get instructions about `analyze_fail.dat` at https://www.mindspore.cn/search?inputValue=analyze_fail.dat):
# 0 In file test.py(17)
    x = self.bias_add(x, self.bias)
        ^

----------------------------------------------------
- C++ Call Stack: (For framework developers)
----------------------------------------------------
mindspore/core/ops/bias_add.cc:71 BiasAddInferShape

根据以上报错可知，是算子BiasAdd的第一个输入和第二个输入的shape不匹配导致的错误。为了进一步了解算子的shape是经过了什么样的变化，我们使用文本编辑软件（例如，vi）打开报错信息中的提示的文件：/home/workspace/mindspore/rank_0/om/analyze_fail.dat，内容如下（此处版本为MindSpore 1.8，后续版本中内容可能会有一些细微变化）：

  1 # 1.This file shows the parsed IR info when graph evaluating failed to help find the problem.
  2 # 2.You can search the last `------------------------>` to the node which is inferred failed.
  3 # 3.Refer to https://www.mindspore.cn/search?inputValue=analyze_fail.dat to get more instructions.
  4 # ===============================================================================
  5
  6 # [No.1] construct_wrapper.1
  7 # In file test.py(15)/  def construct(self, x1):/
  8 funcgraph fg_1(
  9         %para1 : Tensor(F32)[3, 32]    # x1
 10         , %para2 : Ref[Tensor(F32)][4]    # bias
 11         , %para3 : Ref[Tensor(F32)][32, 8]    # weight
 12     ) {
 13
 14 #------------------------> 0
 15     %1 = FuncGraph::fg_2(%para1)    #(Tensor(F32)[3, 32])    # fg_2=construct.2 #scope: Default
 16 #[CNode]3
 17     Primitive::Return{prim_type=1}(%1)    #(Undefined) #scope: Default
 18       # In file test.py(18)/    return x/#[CNode]4
 19 }
 20 # order:
 21 #   1: construct_wrapper.1:[CNode]3{[0]: ValueNode<FuncGraph> construct.2, [1]: x1}
 22 #   2: construct_wrapper.1:[CNode]4{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: [CNode]3}
 23
 24
 25 # [No.2] construct.2
 26 # In file test.py(15)/  def construct(self, x1):/
 27 funcgraph fg_2[fg_1](
 28         %para4 : Tensor(F32)[3, 32]    # x1
 29     ) {
 30     %1 : Tensor(F32)[3, 8] = DoSignaturePrimitive::S-Prim-MatMul{prim_type=1}[output_names=["output"], transpose_a=Bool(0), input_names=["x1", "x2"], transpose_x2=Bool(0), transpose_x1    =Bool(0), transpose_b=Bool(0)](%para4, %para3)    #(Tensor(F32)[3, 32], Ref[Tensor(F32)][32, 8]) #scope: Default
 31       # In file test.py(16)/    x = self.matmul(x1, self.weight)/#x
 32
 33 #------------------------> 1
 34     %2 = DoSignaturePrimitive::S-Prim-BiasAdd{prim_type=1}[output_names=["output"], format="NCHW", input_names=["x", "b"]](%1, %para2)    #(Tensor(F32)[3, 8], Ref[Tensor(F32)][4]) #sco    pe: Default
 35       # In file test.py(17)/    x = self.bias_add(x, self.bias)/#x
 36     Primitive::Return{prim_type=1}(%2)    #(Undefined) #scope: Default
 37       # In file test.py(18)/    return x/#[CNode]5
 38 }
 39 # order:
 40 #   1: construct.2:x{[0]: ValueNode<DoSignaturePrimitive> S-Prim-MatMul, [1]: x1, [2]: weight}
 41 #   2: construct.2:x{[0]: ValueNode<DoSignaturePrimitive> S-Prim-BiasAdd, [1]: x, [2]: bias}
 42 #   3: construct.2:[CNode]5{[0]: ValueNode<Primitive> Return, [1]: x}
 43
 44
 45 #===============================================================================
 46 # num of function graphs in stack: 2/3 (Ignored 1 internal frames).

搜索------------------------>来到第33行，即推导出错的位置。根据...(%1, %para2)    #(Tensor(F32)[3, 8], Ref[Tensor(F32)][4])可知，算子BiasAdd的输入是%1和%para2这两个节点。其中，%1的shape是[3, 8]，%para2的shape是[4]，不符合算子API中BiasAdd算子的描述bias (Tensor) - 偏置Tensor，shape为 (C)。C必须与 input_x 的通道维度C相同...的要求，故此处报错。

因此，为了解决该问题，我们要么修改%1的shape，要么修改%para2（即self.bias）的shape。

  • 如果修改self.bias的维度，只需要改成self.bias = Parameter(initializer('zeros', [8]), name="bias")。

  • 如果修改%1的shape，我们先要明白%1是什么。根据第30行可知，这是一个MatMul算子，输出shape是[3, 8]。该算子的输入是(%para4, %para3)，第一个输入的shape是[3, 32]（即我们传入的参数x），第二个输入shape是[32, 8]（即self.weight）。为了满足和shape为[4]的数据BiasAdd的要求，需要使得%1的输出shape为[3, 4]，因此我们修改self.weight为self.weight = Parameter(initializer('normal', [32, 4]), name="weight")。