环境变量

Linux Ascend GPU CPU 初级 中级 高级

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本文介绍MindSpore的环境变量。

环境变量

所属模块

功能

类型

取值范围

配置关系

是否必选

MS_ENABLE_CACHE

MindData

是否开启dataset数据处理cache功能,可以实现数据处理过程中数据的cache能力,加速数据集读取及增强处理

String

TRUE:开启数据处理cache功能
FALSE:关闭数据处理cache功能

与MS_CACHE_HOST、MS_CACHE_PORT一起使用

可选

MS_CACHE_HOST

MindData

开启cache时,cache服务所在的IP

String

Cache Server所在机器的IP

与MS_ENABLE_CACHE=TRUE、MS_CACHE_PORT一起使用

可选

MS_CACHE_PORT

MindData

开启cache时,cache服务所在的端口

String

Cache Server所在机器的端口

与MS_ENABLE_CACHE=TRUE、MS_CACHE_HOST一起使用

可选

PROFILING_MODE

MindData

是否开启dataset profiling数据处理性能分析,用于与MindInsight一起配合使用,可以在网页中展示各个阶段的耗时

String

true: 开启profiling功能
false: 关闭profiling功能

与MINDDATA_PROFILING_DIR配合使用

可选

MINDDATA_PROFILING_DIR

MindData

系统路径,保存dataset profiling结果路径

String

系统路径,支持相对路径

与PROFILING_MODE=true配合使用

可选

OPTIMIZE

MindData

是否执行dataset数据处理 pipeline 树优化,在适合数据处理算子融合的场景下,可以提升数据处理效率

String

true: 开启pipeline树优化
false: 关闭pipeline树优化

可选

ENABLE_MS_DEBUGGER

Debugger

是否在训练中启动Debugger

Boolean

1:开启Debugger
0:关闭Debugger

可选

MS_BUILD_PROCESS_NUM

MindSpore

Ascend后端编译时,指定并行编译进程数

Integer

1~24:允许设置并行进程数取值范围

可选

MS_DEBUGGER_PORT

Debugger

连接MindInsight Debugger Server的端口

Integer

1~65536,连接MindInsight Debugger Server的端口

可选

MS_DEBUGGER_PARTIAL_MEM

Debugger

是否开启部分内存复用(只有在Debugger选中的节点才会关闭这些节点的内存复用)

Boolean

1:开启Debugger选中节点的内存复用
0:关闭Debugger选中节点的内存复用

可选

RANK_TABLE_FILE

MindSpore

路径指向文件,包含指定多Ascend AI处理器环境中Ascend AI处理器的”device_id”对应的”device_ip”。

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

与RANK_SIZE配合使用

必选(使用Ascend AI处理器时)

RANK_SIZE

MindSpore

指定深度学习时调用Ascend AI处理器的数量

Integer

1~8,调用Ascend AI处理器的数量

与RANK_TABLE_FILE配合使用

必选(使用Ascend AI处理器时)

RANK_ID

MindSpore

指定深度学习时调用Ascend AI处理器的逻辑ID

Integer

0~7,多机并行时不同server中DEVICE_ID会有重复,使用RANK_ID可以避免这个问题(多机并行时 RANK_ID = SERVER_ID * DEVICE_NUM + DEVICE_ID

可选

MS_SUBMODULE_LOG_v

MindSpore

MS_SUBMODULE_LOG_v功能与用法

Dict{String:Integer…}

LogLevel: 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR
SubModual: COMMON, MD, DEBUG, DEVICE, COMMON, IR…

可选

OPTION_PROTO_LIB_PATH

MindSpore

RPOTO依赖库库路径

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

可选

GE_USE_STATIC_MEMORY

GraphEngine

当网络模型层数过大时,特征图中间计算数据可能超过25G,例如BERT24网络。多卡场景下为保证通信内存高效协同,需要配置为1,表示使用内存静态分配方式,其他网络暂时无需配置,默认使用内存动态分配方式。
静态内存默认配置为31G,如需要调整可以通过网络运行参数graph_memory_max_size和variable_memory_max_size的总和指定;动态内存是动态申请,最大不会超过graph_memory_max_size和variable_memory_max_size的总和。

Integer

1:使用内存静态分配方式
0:使用内存动态分配方式

可选

DUMP_GE_GRAPH

GraphEngine

把整个流程中各个阶段的图描述信息打印到文件中,此环境变量控制dump图的内容多少

Integer

1:全量dump
2:不含有权重等数据的基本版dump
3:只显示节点关系的精简版dump

可选

DUMP_GRAPH_LEVEL

GraphEngine

把整个流程中各个阶段的图描述信息打印到文件中,此环境变量可以控制dump图的个数

Integer

1:dump所有图
2:dump除子图外的所有图
3:dump最后的生成图

可选