例如：有 xxDataset -> map -> map -> batch 这样的数据处理流程。只保留 xxDataset，然后运行下脚本，查看是否报错；保留 xxDataset -> map，然后运行下脚本，查看是否报错；保留 xxDataset -> map -> map，然后运行下脚本，查看是否报错；保留 xxDataset -> map -> map -> batch，然后运行下脚本，查看

定位报错问题的步骤： 1、找到报错的用户代码行：for data in DS.create_dict_iterator():；2、根据日志报错信息中的提示，定位到自定义数据返回时出现问题。GeneratorDataset返回与定义的columns字段不一致，导致报错。3、自定义数据集创建时返回与定义的字段保持一致。

1.可根据报错信息的提示进行问题定位，此案例为CPU核数问题，可在官网教程与开源的MindSpore文档中搜寻设置CPU核数的方法。2.目前MindSpore提供了一种自动数据调优的工具——Dataset AutoTune，用于在训练过程中根据环境资源的情况自动调整数据处理管道的并行度，此过程中会自动检测硬件中CPU的核数进行自适应配置。3.MindSpore中config模块能够设置或获取数据处

定位报错问题的步骤： 1、找到报错的用户代码行：out = net(x)；2、根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：should be in the range of [0, 8], but actually is [10];3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。

执行MindSpore用例报错时，要善于利用报错信息去分析问题，也可以多看看官方教程。

定位报错问题的步骤：1、找到报错的用户代码行：;2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围inEmbeddingint。

该错误根因隐藏较深，由于MindSpore框架对于单算子的执行只支持单线程操作，但是在自定义数据集__getitem__函数中使用了Tensor的运算操作，即会调到框架的算子执行，由于数据集的处理使用了多线程操作，因此导致整体的执行顺序错乱，出现空指针的错误。因此到看到空指针错误且错误在generator.cc中时，就是在数据集中错误使用了Tensor的运算操作。当出现该错误时，只是看到有一个指针

定位报错问题的步骤： 1、找到报错的用户代码行：writer.write_raw_data(data)；2、根据日志报错信息中的提示：“Invalid data, the number of schema should be positive but got: 0. Please check the input schema.”定位到数据输入部分可能出现问题。

定位报错问题的步骤：1、找到报错的用户代码行：;2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围* Execute TaskFailCallback failed. task_fail_info or current_graph_ is nullptr*;

定位报错问题的步骤：1、找到报错的用户代码行：* summary_net = SummaryNet()(x, y)*;2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围* For primitive[TensorSummary], the v rank must be greater than or equal to 1, but got 0.*;3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。