一、问题描述

1.在进行sam模型迁移到昇腾的时候存在精度问题，模型链接：

 https://github.com/facebookresearch/segment-anything

2 .两台机器上训练loss图对比，发现从一开始训练的时候就出现了差别，从图中对比看出来npu第一步就开始没有向下收敛，而gpu是向下收敛。

二、问题分析过程

1.准备dump精度对比看看区别，使用Ascend开源仓的msprobe工具进行精度对比

 debug/accuracy_tools/msprobe/docs/01.installation.md · Ascend/mstt - Gitee.com

工具安装命令：

pip install mindstudio-probe

2.然后在训练脚本部分加代码，按照示例添加代码

使用示例可参见Ascend开源仓的PyTorch 场景的精度数据采集示例代码  2.1 快速上手和  2.2 采集完整的前反向数据。

3.添加start函数

功能说明：启动精度数据采集，在模型初始化之后的位置添加，需要与 stop 函数一起添加在 for 循环内。

debugger.start(model=None)

model：指定具体的 torch.nn.Module，默认未配置，level 配置为"L0"或"mix"时，必须在该接口或 PrecisionDebugger 接口中配置该参数。 本接口中的 model 比 PrecisionDebugger 中 model 参数优先级更高，会覆盖 PrecisionDebugger 中的 model 参数。

4.添加stop函数

功能说明：停止精度数据采集，在 start 函数之后的任意位置添加，若需要 dump 反向数据，则需要添加在反向计算代码(如，loss.backward)之后。

debugger.stop()
from msprobe.pytorch import PrecisionDebugge
debugger = PrecisionDebugger(config_path='./config.json')
...
debugger.start() # 一般在训练循环开头启动工具
... # 循环体
debugger.stop() # 一般在训练循环末尾结束工具
debugger.step() # 在训练循环的最后需要重置工具，非循环场景不需要

这里的config.json也可以设置很多种类型，这里选用tensor模式和mix级。

{
    "task": "tensor",
    "dump_path": "/home/data_dump",
    "rank": [],
    "step": [],
    "level": "mix",
    "tensor": {
        "scope": [],
        "list":[],
        "data_mode": ["all"]
    }
}

5.直接运行训练脚本，在数据dump下来之后 跟gpu的精度进行对比。

图 3 npu和gpu精度的对比

npu在这里丢了image_embedding的梯度，因为该模型用到了Reg_op(RepeatInterleaveGrad)这个算子，接下来分析cann包是否有这个算子 发现是有的 但是通过进入python后调用torch_npu.repeat_interleave_backward_tensor这个函数，发现调用失败。

调用失败显示 ：AttributeError: module 'torch_npu' has no attribute 'repeat_interleave_backward_tensor'

6.查看torch_npu版本，发现是2.1post3和pytorch2.1版本不配套。

三、解决方法

通过查看昇腾torch_npu的版本与pytorch的配套表，选择对应的torch_npu版本： https://gitee.com/ascend/pytorch

选用配套版本后，函数调用成功，loss图也正常。