# Ascend print数据落盘使用

**1. 系统环境**

硬件环境\(Ascend/GPU/CPU\): Ascend/GPU/CPU

软件环境: MindSpore 版本: 2.2.10

执行模式（静态图/动态图）： 不限

Python 版本: 3.8

操作系统平台: linux

**2. 报错信息**

Ascend print数据落盘使用

**3. 根因分析**

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。

**4. 解决方案**

1. 保存print的数据到文件中，关键的代码为：

```
context.set_context(print_file_path=print_file)
```

```
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：

```
file = parse_print(print_file)
```

```
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。

