Ascend print数据落盘使用

mindspore的Print算子有两种模式，一种是直接打屏，还有一种是数据落盘，保存到二进制文件中

默认打印在屏幕上。也可以保存在文件中，通过context设置print_file_path参数。

一旦设置，输出将保存在指定文件中。通过函数 mindspore.parse_print() 可以重新加载数据。

而且print_file_path只在Ascend上设置生效

1. 保存print的数据到文件中

关键的代码为：

ini 复制代码

context.set_context(print_file_path=print_file)

python 复制代码

from mindspore import nn  
from mindspore.ops import operations as ops  
from mindspore import Tensor  
import numpy as np  
from mindspore import context  
from mindspore.train.serialization import parse_print  
print_file = "kkkk.log"  
context.set_context(print_file_path=print_file)  
    
class PrintDemo(nn.Cell):  
    def __init__(self):  
        super(PrintDemo, self).__init__()  
        self.print = ops.Print()  
    
    def construct(self, x, y):  
        self.print('Print Tensor x and Tensor y:', x, y)  
        return x  
    
x = Tensor(np.ones([2, 1]).astype(np.int32))  
y = Tensor(np.ones([2, 2]).astype(np.int32))  
net = PrintDemo()  
result = net(x, y)

2. 通过parse_print接口，读取保存的数据

关键代码为：

ini 复制代码

file = parse_print(print_file)

python 复制代码

from mindspore import nn  
from mindspore.ops import operations as ops  
from mindspore import Tensor  
import numpy as np  
from mindspore import context  
from mindspore.train.serialization import parse_print  
print_file = "kkkk.log"  
    
file = parse_print(print_file)  
    
print("kkkk0", file[0])  
print("kkkk1", file[1])  
print("kkkk2", file[2])

两个不能放在同一个文件中执行，若是放在一个文件中执行，读取的时候会报错，说没有数据

保存的文件是下面这样的：

cke_96470.png560×145 5.38 KB

可以从代码中看到，保存的有三个数据，一个字符串，两个Tensor

打印出来的保存数据形式为：

这种保存方式，可以在调试数据大的时候使用