check nan inf工具

    设置环境变量为FLAGS_check_nan_inf为True或者1即可。

    添加上述环境变量后，可以通过设置环境变量跳过op、op类型及op变量的检查。设置的格式如下：

    2. PADDLE_INF_NAN_SKIP_VAR="op0:var0,op0:var1,op1:var0"

    其中上面三个环境变量分别表示跳过op、op类型和op里变量的检查。

    2.1 跳过op检查

    如下设置中前一个只跳过mul op的nan inf检查，后一个设置则跳过mul、softmax_with_cross_entropy这两个op的检查。 注意：op跳过只接受精准匹配，要跳过softmax_with_cross_entropy的检查，不能设置环境变量为softmax_with或者with_cross进行模糊匹配，必须设置softmax_with_cross_entropy全名。

    2.2 跳过op类型检查

    目前接受的类型有: forward、backward、optimize、rpc、dist、lrsched、loss、default。正常fp32训练中，不需要跳过op类型进行nan inf检查。但在中，在反向过程出现inf会对其进行修正，所以一般需要跳过backward的检查，这也是添加该功能的缘由。 如下设置中前一个只跳过backward的检查，后一个设置跳过backward、optimize两种类型的检查。同上，op类型跳过也只支持精准匹配。

    1. export PADDLE_INF_NAN_SKIP_ROLE="backward"
    2. export PADDLE_INF_NAN_SKIP_ROLE="backward,optimize"

    2.3 跳过指定op中变量的检查

    注意：指定op变量检查中，对于op只接受精准匹配，对于变量则为模糊匹配，如上述的mlu op中的fc_0.tmp_0和fc_0.tmp_1变量可用c_0.tmp进行匹配。

    可以使用单测中的文件进行试用。该脚本已设置FLAGS_check_nan_inf=1打开check nan inf功能。直接python check_nan_inf_base.py执行即可。

    其中GPU的check nan信息由于在GPU中打印，所以nan inf信息会出现在出错信息栈前面。工具中会打印出现inf、nan的op及tensor名称，每个block会打印nan、inf、num中的3个值，并打印各自block中nan、inf、num的数量。

    CPU中打印的nan、inf、num会在出错信息栈前面显示，同样打印了nan、inf、num中的三个值，并打印nan、inf、num的数量。check nan信息中op及tensor的名称会在最后显示。

    cpu_nan_inf.png

    测试环境：v100 32G单卡测试，Resnet50模型，imagenet数据集。

    对于浮点类型操作，正常数值num，无穷大inf，非数值nan有如下运行关系。更详细可查看INF, NAN, and NULL

    1. nan - nan = nan, inf - inf = nan, num - num = 0,
    2. nan + nan = nan, inf + inf = inf, nan + 0 = nan,
    3. inf + 0 = inf, nan + inf = nan, 0 + 0 = 0

    基于此使用如下操作仅需最后检查sum是否为nan或者inf就行了。

    ：本文档的进阶使用、速度、原理目前仅在develop版本的paddle生效，并将随1.7版本的paddle发布。 此前版本的check nan inf工具在GPU上不推荐使用，旧工具速度为0.25 images/s，测试会拖慢1000多倍的训练速度。