torch_npu.profiler.ProfilerLevel

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A3 训练系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品	√
Atlas 训练系列产品	√

功能说明

采集等级，Enum类型。用于作为_ExperimentalConfig类的profiler_level参数。

函数原型

torch_npu.profiler.ProfilerLevel

参数说明

torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level_none：可选参数，不采集所有Level层级控制的数据，即关闭profiler_level。
torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level0：可选参数，采集上层应用数据、底层NPU数据以及NPU上执行的算子信息。配置该参数时，仅采集部分数据，其中部分算子信息不采集，详细情况请参见《CANN 性能调优工具》中的“op_summary（算子详细信息）”章节。
torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level1：可选参数，在Level0的基础上多采集CANN层AscendCL数据和NPU上执行的AI Core性能指标信息、开启aic_metrics=torch_npu.profiler.AiCMetrics.PipeUtilization以及HCCL的communication.json和communication_matrix.json文件。
torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2：可选参数，在Level1的基础上多采集CANN层Runtime数据以及AI CPU（data_preprocess.csv文件）。

默认值为torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level0。

返回值说明

无

调用示例

以下是关键步骤的代码示例，不可直接拷贝编译运行，仅供参考。

import torch
import torch_npu

...

experimental_config = torch_npu.profiler._ExperimentalConfig(
       profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level0
       )
with torch_npu.profiler.profile(
        on_trace_ready=torch_npu.profiler.tensorboard_trace_handler("./result"),
        experimental_config=experimental_config) as prof:
        for step in range(steps): # 训练函数
                train_one_step() # 训练函数
                prof.step()