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src/mindspore2022/mindspore/python/mindspore/_extends/graph_kernel/parallel_estimate.py

@@ -21,24 +21,48 @@ from . import model
 
 
 def estimate_ops(json_str):
+    """
+    估计操作数。
+
+    Args:
+        json_str (str): 包含图描述的json字符串。
+
+    Returns:
+        tuple: 包含估计结果的元组，包括块分配、增益、融合类型和类型信息的元组。
+
+    Raises:
+        JSONDecodeError: 如果输入的json字符串无法解码，将引发此异常。
+
+    """
     """Call cost model to estimate ops."""
     try:
+        # 将json字符串转换为json对象
         json_obj = json.loads(json_str)
+        # 获取json对象中的graph_desc
         graph_descs = json_obj["graph_desc"]
+        # 初始化graphs和target
         graphs = []
         target = None
+        # 遍历graph_descs
         for gd in graph_descs:
+            # 如果target为空，则将gd['process']赋值给target
             if target is None:
                 target = gd['process']
+            # 如果target不为空，且gd['process']与target不同，则输出错误信息
             elif target != gd['process']:
                 logger.error("Parallel fusion does not support multi-target({} and {})".format(target, gd['process']))
                 return None
+            # 将model.load_composite(gd).graph添加到graphs中
             graphs.append(model.load_composite(gd).graph)
+        # 调用model.parallel_estimate函数，传入graphs和target，获取estimation
         estimation = model.parallel_estimate(graphs, target)
+        # 将estimation的block_assign、gain、fusion_type和type_info赋值给res
         res = (estimation.block_assign, estimation.gain,
                estimation.fusion_type, estimation.type_info)
+        # 返回res
         return res
     except jd.JSONDecodeError:
+        # 如果出现JSONDecodeError，则输出错误信息
         logger.error(traceback.format_exc())
         return None
     finally:
@@ -46,14 +70,33 @@ def estimate_ops(json_str):
 
 
 def estimate_calculation_amount(json_str):
+    """
+    估计操作计算量的函数。
+
+    Args:
+        json_str (str): 包含操作描述的JSON字符串。
+
+    Returns:
+        int: 计算量的估计值，如果解析JSON字符串失败，则返回-1。
+
+    Raises:
+        无
+
+    """
     """Call cost model to estimate calculation amount of op."""
     try:
+        # 将json字符串转换为json对象
         graph_desc = json.loads(json_str)
+        # 获取json对象中的process
         target = graph_desc['process']
+        # 调用model.load_composite函数，传入graph_desc，获取comp
         comp = model.load_composite(graph_desc)
+        # 调用model.parallel_estimate函数，传入comp.graph和target，获取estimation
         estimation = model.parallel_estimate([comp.graph], target)
+        # 返回estimation的bottleneck
         return estimation.bottleneck
     except jd.JSONDecodeError:
+        # 如果出现JSONDecodeError，则输出错误信息
         logger.error(traceback.format_exc())
         return -1
     finally: