测试

MindIE SD 的测试套件支持在有或无昇腾 NPU 硬件的环境下运行。无 NPU 硬件时也可执行 CPU 兼容的测试。

测试环境说明

测试分为两类：

类型	说明	是否需要 NPU
CPU 兼容测试	配置解析、工具函数、量化参数校验、编译逻辑等	否
NPU 依赖测试	自定义算子精度、Flash Attention、模型张量运算等	是

run_UT_test.sh 始终以 CPU 模式运行，适合无 NPU 硬件的开发环境。

python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -r requirements-test.txt
bash tests/run_UT_test.sh

默认生成的产物位于 tests/UT/ 目录，包括：

仓库中的 tests/scripts/check_coverage.py 用于在 CI 中校验新增 Python 文件的覆盖率门禁。

run_test.sh 通过参数控制测试范围，支持以下三种模式：

1. 全量测试（默认）

执行所有 CPU 兼容测试和 NPU 依赖测试：

cd tests/
bash run_test.sh --all

不传参数时默认执行全量测试：

cd tests/
bash run_test.sh

2. 仅执行 CPU 兼容测试（无需 NPU 硬件）

cd tests/
bash run_test.sh --cpu_only

3. 仅执行 NPU 依赖测试（需要 NPU 硬件）

cd tests/
bash run_test.sh --npu_only

本章节介绍 MindIE SD 仓中 LA 算子的精度自测方式。

如需切换已安装版本，可先卸载当前 MindIE SD：
```
python -m pip uninstall mindiesd
```
修改 tests/plugin/la_acc_prof.py 文件，选择 Option 1 或 Option 2，通过加载 test_la.csv 或 enumerated_cases.csv 文件，测试 LA 算子在所设置 shape 下的精度。
- ./tests/plugin/test_la.csv：设置了常用 SD 模型的输入 shape。
- enumerated_cases.csv：枚举的各种 shape。
完成修改后执行以下命令：
```
cd tests
python plugin/la_acc_prof.py
```

运行成功后会在仓库目录下生成结果文件，记录 LA 和 FAScore 的相似度，可据此查看算子在目标 shape 下的精度表现。

tests/ 下的测试目录与 mindiesd/ 模块层次对应：

新增代码时，检查对应测试目录是否已有测试文件，并在其中追加或新建测试覆盖新功能。