mindspore.set_context

mindspore.set_context(**kwargs)

设置运行环境的context。

在运行程序之前，应配置context。如果没有配置，默认情况下将根据设备目标进行自动设置。不建议在net初始化后改变该模式，因为某些操作在Graph模式和PyNative模式下的实现是不同的。默认值：GRAPH_MODE。

Note

设置属性时，必须输入属性名称。

某些配置适用于特定的设备，有关详细信息，请参见下表：

功能分类	配置参数	硬件平台支持
系统配置	device_id	CPU/GPU/Ascend
	device_target	CPU/GPU/Ascend
	max_device_memory	GPU/Ascend
	variable_memory_max_size	Ascend
	mempool_block_size	GPU/Ascend
调试配置	save_graphs	CPU/GPU/Ascend
	save_graphs_path	CPU/GPU/Ascend
	enable_dump	Ascend
	save_dump_path	Ascend
	print_file_path	Ascend
	env_config_path	CPU/GPU/Ascend
	precompile_only	CPU/GPU/Ascend
	reserve_class_name_in_scope	CPU/GPU/Ascend
	pynative_synchronize	GPU/Ascend
执行控制	mode	CPU/GPU/Ascend
	enable_graph_kernel	Ascend/GPU
	graph_kernel_flags	Ascend/GPU
	enable_reduce_precision	Ascend
	auto_tune_mode	Ascend
	check_bprop	CPU/GPU/Ascend
	max_call_depth	CPU/GPU/Ascend
	grad_for_scalar	CPU/GPU/Ascend
	enable_compile_cache	CPU/GPU/Ascend
	runtime_num_threads	CPU/GPU/Ascend
	compile_cache_path	CPU/GPU/Ascend
	disable_format_transform	GPU
	support_binary	CPU/GPU/Ascend

参数：

• device_id (int) - 表示目标设备的ID，其值必须在[0, device_num_per_host-1]范围中，且 device_num_per_host 的值不应超过4096。默认值：0。

• device_target (str) - 表示待运行的目标设备，支持’Ascend’、’GPU’和’CPU’。如果未设置此参数，则使用MindSpore包对应的后端设备。

• max_device_memory (str) - 设置设备可用的最大内存。格式为”xxGB”。默认值：1024GB。实际使用的内存大小是设备的可用内存和 max_device_memory 值中的最小值。

• variable_memory_max_size (str) - 此参数已弃用，将被删除。请使用 max_device_memory 。

• mempool_block_size (str) - 设置PyNative模式下设备内存池的块大小。格式为“xxGB”。默认值：1GB。最小值是1GB。实际使用的内存池块大小是设备的可用内存和 mempool_block_size 值中的最小值。

• save_graphs (bool) - 表示是否保存计算图。默认值：False。当 save_graphs 属性设为True时， save_graphs_path 属性用于设置中间编译图的存储路径。默认情况下，计算图保存在当前目录下。

• save_graphs_path (str) - 表示保存计算图的路径。默认值：”.”。如果指定的目录不存在，系统将自动创建该目录。在分布式训练中，图形将被保存到 save_graphs_path/rank_${rank_id}/ 目录下。 rank_id 为集群中当前设备的ID。

• enable_dump (bool) - 此参数已弃用，将在下一版本中删除。

• save_dump_path (str) - 此参数已弃用，将在下一版本中删除。

• print_file_path (str) - 该路径用于保存打印数据。使用时 mindspore.ops.Print 可以打印输入的张量或字符串信息，使用方法 mindspore.parse_print() 解析保存的文件。如果设置了此参数，打印数据保存到文件，未设置将显示到屏幕。如果保存的文件已经存在，则将添加时间戳后缀到文件中。将数据保存到文件解决了屏幕打印中的数据丢失问题, 如果未设置，将报告错误:”prompt to set the upper absolute path”。

• env_config_path (str) - 通过 context.set_context(env_config_path=”./mindspore_config.json”) 来设置MindSpore环境配置文件路径。

  配置Running Data Recorder：

  • enable：表示在发生故障时是否启用Running Data Recorder去收集和保存训练中的关键数据。设置为True时，将打开Running Data Recorder。设置为False时，将关闭Running Data Recorder。

  • mode：设置导出数据时的RDR模式。当设置为1时，RDR只在故障情况下输出数据。当设置为2时，RDR在故障情况和正常结束情况下输出数据。默认值：1。

  • path：设置Running Data Recorder保存数据的路径。当前路径必须是一个绝对路径。

  内存重用：

  • mem_Reuse：表示内存复用功能是否打开。设置为True时，将打开内存复用功能。设置为False时，将关闭内存复用功能。 有关running data recoder和内存复用配置详细信息，请查看 配置RDR和内存复用。

• precompile_only (bool) - 表示是否仅预编译网络。默认值：False。设置为True时，仅编译网络，而不执行网络。

• reserve_class_name_in_scope (bool) - 表示是否将网络类名称保存到所属ScopeName中。默认值：True。每个节点都有一个ScopeName。子节点的ScopeName是其父节点。如果 reserve_class_name_in_scope 设置为True，则类名将保存在ScopeName中的关键字“net-”之后。例如：

  Default/net-Net1/net-Net2 (reserve_class_name_in_scope=True)

  Default/net/net (reserve_class_name_in_scope=False)

• pynative_synchronize (bool) - 表示是否在PyNative模式下启动设备同步执行。默认值：False。设置为False时，将在设备上异步执行算子。当算子执行出错时，将无法定位特定错误脚本代码的位置。当设置为True时，将在设备上同步执行算子。这将降低程序的执行性能。此时，当算子执行出错时，可以根据错误的调用栈来定位错误脚本代码的位置。

• mode (int) - 表示在GRAPH_MODE(0)或PYNATIVE_MODE(1)模式中的运行。默认值：GRAPH_MODE(0)。GRAPH_MODE或PYNATIVE_MODE可以通过 mode 属性设置，两种模式都支持所有后端。默认模式为GRAPH_MODE。

• enable_graph_kernel (bool) - 表示开启图算融合去优化网络执行性能。默认值：False。如果 enable_graph_kernel 设置为True，则可以启用加速。有关图算融合的详细信息，请查看 使能图算融合 。

• graph_kernel_flags (str) - 图算融合的优化选项，当与enable_graph_kernel冲突时，它的优先级更高。其仅适用于有经验的用户。例如，context.set_context(graph_kernel_flags=”–opt_level=2 –dump_as_text”)。一些常用选项：

  • opt_level：设置优化级别。默认值：2。当opt_level的值大于0时，启动图算融合。可选值包括：

    • 0：关闭图算融合。

    • 1：启动算子的基本融合。

    • 2：包括级别1的所有优化，并打开更多的优化，如CSE优化算法、算术简化等。

    • 3：包括级别2的所有优化，并打开更多的优化，如SitchingFusion、ParallelFusion等。在某些场景下，该级别的优化激进且不稳定。使用此级别时要小心。

  • dump_as_text：将关键过程的详细信息生成文本文件保存到”graph_kernel_dump”目录里。默认值：False。

    有关更多选项，可以参考实现代码。

• enable_reduce_precision (bool) - 表示是否开启降低精度计算。默认值：True。设置为True时，不支持用户指定的精度，且精度将自动更改。设置为False时，如果未指定用例的精度，则会报错并退出。

• auto_tune_mode (str) - 表示算子构建时的自动调整模式，以获得最佳的切分性能。默认值：NO_TUNE。其值必须在[‘RL’, ‘GA’, ‘RL,GA’]范围中。

  • RL：强化学习调优。

  • GA：遗传算法调优。

  • RL，GA：当RL和GA优化同时打开时，工具会根据网络模型中的不同算子类型自动选择RL或GA。RL和GA的顺序没有区别。（自动选择）。

  有关启用算子调优工具设置的更多信息，请查看 使能算子调优工具。

• check_bprop (bool) - 表示是否检查反向传播节点，以确保反向传播节点输出的形状(shape)和数据类型与输入参数相同。默认值：False。

• max_call_depth (int) - 指定函数调用的最大深度。其值必须为正整数。默认值：1000。当嵌套Cell太深或子图数量太多时，需要设置 max_call_depth 参数。系统最大堆栈深度应随着 max_call_depth 的调整而设置为更大的值，否则可能会因为系统堆栈溢出而引发 “core dumped” 异常。

• grad_for_scalar (bool)： 表示是否获取标量梯度。默认值：False。当 grad_for_scalar 设置为True时，则可以导出函数的标量输入。由于后端目前不支持伸缩操作，所以该接口只支持在前端可推演的简单操作。

• enable_compile_cache (bool) - 表示是否加载或者保存前端编译的图。当 enable_compile_cache 被设置为True时，在第一次执行的过程中，一个硬件无关的编译缓存会被生成并且导出为一个MINDIR文件。当该网络被再次执行时，如果 enable_compile_cache 仍然为True并且网络脚本没有被更改，那么这个编译缓存会被加载。注意目前只支持有限的Python脚本更改的自动检测，这意味着可能有正确性风险。默认值：False。这是一个实验特性，可能会被更改或者删除。

• compile_cache_path (str) - 保存前端图编译缓存的路径。默认值：”.”。如果目录不存在，系统会自动创建这个目录。缓存会被保存到如下目录： compile_cache_path/rank_${rank_id}/ 。 rank_id 是集群上当前设备的ID。

• runtime_num_threads (int) - 运行时actor和CPU算子核使用的线程池线程数，必须大于0。默认值为30，如果同时运行多个进程，应将该值设置得小一些，以避免线程争用。

• disable_format_transform (bool) - 表示是否取消NCHW到NHWC的自动格式转换功能。当fp16的网络性能不如fp32的时，可以设置 disable_format_transform 为True，以尝试提高训练性能。默认值：False。

• support_binary (bool) - 是否支持在图形模式下运行.pyc或.so。如果要支持在图形模式下运行.so或.pyc，可将 support_binary 置为True，并运行一次.py文件，从而将接口源码保存到接口定义.py文件中，因此要保证该文件可写。然后将.py文件编译成.pyc或.so文件，即可在图模式下运行。

异常：

• ValueError - 输入key不是上下文中的属性。

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE)
>>> ms.set_context(precompile_only=True)
>>> ms.set_context(device_target="Ascend")
>>> ms.set_context(device_id=0)
>>> ms.set_context(save_graphs=True, save_graphs_path="./model.ms")
>>> ms.set_context(enable_reduce_precision=True)
>>> ms.set_context(enable_graph_kernel=True)
>>> ms.set_context(graph_kernel_flags="--opt_level=2 --dump_as_text")
>>> ms.set_context(reserve_class_name_in_scope=True)
>>> ms.set_context(variable_memory_max_size="6GB")
>>> ms.set_context(check_bprop=True)
>>> ms.set_context(max_device_memory="3.5GB")
>>> ms.set_context(mempool_block_size="1GB")
>>> ms.set_context(print_file_path="print.pb")
>>> ms.set_context(max_call_depth=80)
>>> ms.set_context(env_config_path="./env_config.json")
>>> ms.set_context(auto_tune_mode="GA,RL")
>>> ms.set_context(grad_for_scalar=True)
>>> ms.set_context(enable_compile_cache=True, compile_cache_path="./cache.ms")
>>> ms.set_context(pynative_synchronize=True)
>>> ms.set_context(runtime_num_threads=10)
>>> ms.set_context(disable_format_transform=True)