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mindspore.train.FlopsUtilizationCollector
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.. py:class:: mindspore.train.FlopsUtilizationCollector(data_size, computility=1, full_flops=True, enable_ma_collector=False)
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FlopsUtilizationCollector接口统计模型利用率信息MFU，硬件利用率信息HFU。
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当前接口只统计MatMul、BatchMatMul、flash_attention_score、Conv2D算子的正反向flops信息。
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只支持静态图静态shape模式。
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参数：
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- **data_size** (int) - 表示每隔多少个step打印一次信息。
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- **computility** (int，可选) - 表示每张计算卡的峰值算力。默认值： ``1`` 。
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- **full_flops** (bool，可选) - 表示是否统计完整的模型信息。如果设置为True，会统计完整的模型信息；如果设置为False，将会统计对应每张卡的分片模型信息。默认值： ``True`` 。
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- **enable_ma_collector** (bool，可选) - 表示是否将flops写日志，提供给云上任务进行采集。默认值： ``False`` 。
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异常：
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- **TypeError** - `data_size` 不是正整数。
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- **TypeError** - `full_flops` 不是布尔类型。
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- **TypeError** - `enable_ma_collector` 不是布尔类型。
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- **AssertionError** - 训练模式不是静态图或者不是静态shape。
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.. py:method:: step_begin(run_context)
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在step开始时记录时间。
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参数：
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- **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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.. py:method:: step_end(run_context)
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在step结束时打印模型利用率信息MFU，硬件利用率信息HFU。
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参数：
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- **run_context** (RunContext) - 包含模型的相关信息。详情请参考 :class:`mindspore.train.RunContext`。
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