快捷方式

Inspector APIs

概述

Inspector API 提供了一个方便的接口,用于分析 ETRecordETDump 的内容,帮助开发者深入了解模型架构和性能统计信息。它构建于 EventBlock 类 数据结构之上,该结构组织了一组 Event,以便轻松访问分析事件的详细信息。

用户可以通过多种方式与 Inspector API 交互

  • 通过使用 Inspector 类提供的 公共方法

  • 通过访问 InspectorEventBlockEvent 类的 公共属性

  • 通过使用 CLI 工具实现基本功能。

请参考 e2e 用例文档,了解如何在实际示例中使用这些功能。

Inspector 方法

构造函数

executorch.devtools.Inspector.__init__(self, etdump_path=None, etdump_data=None, etrecord=None, source_time_scale=TimeScale.NS, target_time_scale=TimeScale.MS, debug_buffer_path=None, delegate_metadata_parser=None, delegate_time_scale_converter=None, enable_module_hierarchy=False)

使用来自提供的 ETDump 路径或二进制数据填充的底层 EventBlock 实例初始化 Inspector 实例,以及可选的 ETRecord 路径。

参数
  • etdump_path – ETDump 文件的路径。应提供此参数或 etdump_data。

  • etdump_data – ETDump 二进制数据。应提供此参数或 etdump_path。

  • etrecord – 可选的 ETRecord 对象或 ETRecord 文件的路径。

  • source_time_scale – 从运行时检索的性能数据的时间尺度。运行时中的默认时间钩子实现返回 NS。

  • target_time_scale – 用户希望将其性能数据转换为的目标时间尺度。默认为 MS。

  • debug_buffer_path – 调试缓冲区文件路径,其中包含 ETDump 引用的中间数据和程序输出的调试数据。

  • delegate_metadata_parser – 可选函数,用于解析来自 Profiling Event 的委托元数据。函数的预期签名是:(delegate_metadata_list: List[bytes]) -> Union[List[str], Dict[str, Any]]

  • delegate_time_scale_converter – 可选函数,用于转换委托分析数据的时间尺度。如果未提供,则使用 target_time_scale/source_time_scale 的转换比率。

  • enable_module_hierarchy – 在运算符图中启用子模块。默认为 False。

返回

使用示例

from executorch.devtools import Inspector

inspector = Inspector(etdump_path="/path/to/etdump.etdp", etrecord="/path/to/etrecord.bin")

to_dataframe

executorch.devtools.Inspector.to_dataframe(self, include_units=True, include_delegate_debug_data=False)
参数
  • include_units – 标头是否应包含单位(默认为 true)

  • include_delegate_debug_data – 是否包含委托调试元数据(默认为 false)

返回

返回检查器中每个 EventBlock 中 Events 的 pandas DataFrame,其中每行代表一个 Event。

find_total_for_module

executorch.devtools.Inspector.find_total_for_module(self, module_name)

返回指定模块内所有运算符的总平均计算时间。

参数

module_name – 要聚合的模块的名称。

返回

模块名为 “module_name” 的模块内所有运算符的平均计算时间(以秒为单位)之和。

使用示例

print(inspector.find_total_for_module("L__self___conv_layer"))
0.002

get_exported_program

executorch.devtools.Inspector.get_exported_program(self, graph=None)

ETRecord 的访问助手,默认返回 Edge Dialect 程序。

参数

graph – 要访问的图的可选名称。如果为 None,则返回 Edge Dialect 程序。

返回

“graph” 的 ExportedProgram 对象。

使用示例

print(inspector.get_exported_program())
ExportedProgram:
    class GraphModule(torch.nn.Module):
        def forward(self, arg0_1: f32[4, 3, 64, 64]):
            # No stacktrace found for following nodes
            _param_constant0 = self._param_constant0
            _param_constant1 = self._param_constant1

            ### ... Omit part of the program for documentation readability ... ###

Graph signature: ExportGraphSignature(parameters=[], buffers=[], user_inputs=['arg0_1'], user_outputs=['aten_tan_default'], inputs_to_parameters={}, inputs_to_buffers={}, buffers_to_mutate={}, backward_signature=None, assertion_dep_token=None)
Range constraints: {}
Equality constraints: []

Inspector 属性

EventBlock

通过 Inspector 实例的 event_blocks 属性访问 EventBlock 实例,例如

inspector.event_blocks
class executorch.devtools.inspector.EventBlock(name, events=<factory>, source_time_scale=TimeScale.NS, target_time_scale=TimeScale.MS, bundled_input_index=None, run_output=None, reference_output=None)[源代码]

EventBlock 包含与从运行时检索的特定分析/调试块关联的事件集合。每个 EventBlock 代表一种执行模式。例如,模型初始化和加载存在于单个 EventBlock 中。如果存在控制流,则每个分支将由单独的 EventBlock 表示。

参数
  • name – 分析/调试块的名称。

  • events – 与分析/调试块关联的 Event 列表。

  • bundled_input_idx – 此 EventBlock 对应的 Bundled Input 的索引。

  • run_output – 从封装的 Events 中提取的运行输出

Event

通过 EventBlock 实例的 events 属性访问 Event 实例。

class executorch.devtools.inspector.Event(name, perf_data=None, op_types=<factory>, delegate_debug_identifier=None, debug_handles=None, stack_traces=<factory>, module_hierarchy=<factory>, is_delegated_op=None, delegate_backend_name=None, _delegate_debug_metadatas=<factory>, debug_data=<factory>, _instruction_id=None, _delegate_metadata_parser=None, _delegate_time_scale_converter=None)[源代码]

Event 对应于从运行时检索性能数据以及来自 ETRecord 的其他元数据的运算符实例。

参数
  • name – 分析 Event 的名称,如果没有分析事件,则为空。

  • perf_data – 与从运行时检索的事件关联的性能数据(可用属性:p10、p50、p90、avg、min 和 max)。

  • op_type – 与事件对应的运算符类型列表。

  • delegate_debug_identifier – 与指令 ID 结合使用的补充标识符。

  • debug_handles – 模型图中与此事件相关的调试句柄。

  • stack_trace – 将每个关联运算符的名称映射到其堆栈跟踪的字典。

  • module_hierarchy – 将每个关联运算符的名称映射到其模块层次结构的字典。

  • is_delegated_op – 事件是否被委托。

  • delegate_backend_name – 此事件委托到的后端的名称。

  • _delegate_debug_metadatas – 原始委托调试元数据列表(字符串形式),每个分析事件一个。可作为 Event.delegate_debug_metadatas(如果提供了分析器)使用。可作为 Event.raw_delegate_debug_metadatas 使用

  • debug_data – 包含收集的中间数据的列表。

  • _instruction_id – 用于符号化的指令标识符

  • _delegate_metadata_parser – _delegate_debug_metadatas 的可选分析器

使用示例

for event_block in inspector.event_blocks:
    for event in event_block.events:
        if event.name == "Method::execute":
            print(event.perf_data.raw)
[175.748, 78.678, 70.429, 122.006, 97.495, 67.603, 70.2, 90.139, 66.344, 64.575, 134.135, 93.85, 74.593, 83.929, 75.859, 73.909, 66.461, 72.102, 84.142, 77.774, 70.038, 80.246, 59.134, 68.496, 67.496, 100.491, 81.162, 74.53, 70.709, 77.112, 59.775, 79.674, 67.54, 79.52, 66.753, 70.425, 71.703, 81.373, 72.306, 72.404, 94.497, 77.588, 79.835, 68.597, 71.237, 88.528, 71.884, 74.047, 81.513, 76.116]

CLI

在终端中执行以下命令以显示数据表。此命令生成与调用前面提到的 print_data_tabular 相同的表格输出

python3 -m devtools.inspector.inspector_cli --etdump_path <path_to_etdump> --etrecord_path <path_to_etrecord>

请注意,etrecord_path 参数是可选的。

我们计划在未来扩展 CLI 的功能。

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