环境变量

Linux Ascend GPU CPU 初级 中级 高级

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