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场景介绍 本小节通过一个具体问题案例,介绍模型精度调优的过程。 如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0.0版本中,Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性,但是在最新的2.1.0版本中,会出现text_encoder模型精度不一致的情况。该问题后续会发布补丁进行修复。 父主题: 模型精度调优
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使用精度对比工具ait debug compare 在模型转换场景,误差的累积和算子溢出等都可能导致转换后的模型存在误差。当识别到模型误差较大时,可以使用一键式全流程精度比对工具ait debug compare对比转换前的onnx模型和转换后的OM模型。 使用该工具对比onnx模型和OM模型,指定onnx模型路径、 OM模型路径、生成文件的路径以及模型输入shape的信息。其中,-o表示对比结果的保存路径,需要是一个已经存在的路径。 #shell ait debug compare -gm ./model.onnx -om ./text_encoder.om -o ./ --input-shape "input_ids:1,77" 执行成功后,会在指定输出目录下输出{timestamp}文件夹,打开对应的文件夹,可以看到result_{timestamp}.csv文件,该文件统计了各个图算子在推理过程中的日志信息。具体各个字段代表的含义可以参考昇腾整网对比文档。 排查精度问题时可以通过检索.csv文件中CosineSimilarity(余弦相似度)和MaxAbsoluteError(最大绝对误差)两列的信息定位第一个发生突变的算子。一般认为余弦相似度小于0.99时算子的精度有偏差,这种情况表明:该突变行对应的Ascend算子和onnx算子的执行结果存在较大差异,从而将排查重点锁定在对应的算子上。 如下图所示,最大绝对误差在Trilu_233这个算子处发生突变(溢出)。如果用户对模型比较了解,可以继续排查模型网络中使用这个算子的地方,否则需要向华为工程师求助。 图3 误差分析 该算子精度问题是由MindSpore Lite 2.1.0版本引入,在华为工程师修复该问题后,端到端的pipeline模型的输出能够对齐。 图4 修复后推理结果
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