mindspore.dataset.config

config模块能够设置或获取数据处理的全局配置参数。

API示例所需模块的导入代码如下：

import mindspore.dataset as ds

mindspore.dataset.config.set_sending_batches(batch_num)

在昇腾设备中使用sink_mode=True进行训练时，设置默认的发送批次。

参数：

batch_num (int) - 表示总的发送批次。当设置了 batch_num 时，它将会等待，除非增加发送批次。默认值为0，表示将发送数据集中的所有批次。

异常：

TypeError - batch_num 不是int类型。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the sending batches
>>> ds.config.set_sending_batches(10)

mindspore.dataset.config.load(file)

根据文件内容加载项目配置文件。

参数：

file (str) - 表示待加载的配置文件的路径。

异常：

RuntimeError - 文件无效，解析失败。

样例：

>>> # Set new default configuration according to values in the configuration file.
>>> # example config file:
>>> # {
>>> #     "logFilePath": "/tmp",
>>> #     "numParallelWorkers": 4,
>>> #     "seed": 5489,
>>> #     "monitorSamplingInterval": 30
>>> # }
>>> config_file = "/path/to/config/file"
>>> ds.config.load(config_file)

mindspore.dataset.config.set_seed(seed)

设置随机种子，产生固定的随机数来达到确定的结果。

Note

此函数在Python随机库和numpy.random库中设置种子，以便随机进行确定性Python增强。此函数应与创建的每个迭代器一起调用，以重置随机种子。

参数：

seed (int) - 表示随机数量的种子。该参数用于生成确定性随机数。

异常：

TypeError - seed 不是int类型。
ValueError - seed 小于0或 seed 大于 UINT32_MAX(4294967295) 时， seed 无效。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the seed value.
>>> # Operations with randomness will use the seed value to generate random values.
>>> ds.config.set_seed(1000)

mindspore.dataset.config.get_seed()

获取随机数的种子。如果随机数的种子已设置，则返回设置的值，否则将返回 std::mt19937::default_seed 这个默认种子值。

返回：: int，表示种子的随机数量。

样例：

>>> # Get the global configuration of seed.
>>> # If set_seed() is never called before, the default value(std::mt19937::default_seed) will be returned.
>>> seed = ds.config.get_seed()

mindspore.dataset.config.set_prefetch_size(size)

设置管道中线程的队列容量。

参数：

size (int) - 表示缓存队列的长度。

异常：

TypeError - size 不是int类型。
ValueError - size 小于等于0或 size 大于 INT32_MAX(2147483647) 时，线程的队列容量无效。

Note

用于预取的总内存可能会随着工作线程数量的增加而快速增长，所以当工作线程数量大于4时，每个工作线程的预取大小将减少。每个工作线程在运行时预取大小将是 prefetchsize * (4 / num_parallel_workers )。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the prefetch size.
>>> ds.config.set_prefetch_size(1000)

mindspore.dataset.config.get_prefetch_size()

获取数据处理管道的输出缓存队列长度。如果 set_prefetch_size 方法未被调用，那么将会返回默认值16。

返回：: int，表示预取的总行数。

样例：

>>> # Get the global configuration of prefetch size.
>>> # If set_prefetch_size() is never called before, the default value(16) will be returned.
>>> prefetch_size = ds.config.get_prefetch_size()

mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers(num)

为并行工作线程数量设置新的全局配置默认值。此设置会影响所有数据集操作的并行性。

参数：

num (int) - 表示并行工作线程的数量，用作为每个数据集操作的默认值。

异常：

TypeError - num 不是int类型。
ValueError - num 小于等于0或 num 大于 INT32_MAX(2147483647) 时，并行工作线程数量设置无效。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the number of parallel workers.
>>> # Now parallel dataset operators will run with 8 workers.
>>> ds.config.set_num_parallel_workers(8)

mindspore.dataset.config.get_num_parallel_workers()

获取并行工作线程数量的全局配置。这是作用于每个操作的并行工作线程数量的值。

返回：: int，表示每个操作中默认的并行工作线程的数量。

样例：

>>> # Get the global configuration of parallel workers.
>>> # If set_num_parallel_workers() is never called before, the default value(8) will be returned.
>>> num_parallel_workers = ds.config.get_num_parallel_workers()

mindspore.dataset.config.set_numa_enable(numa_enable)

设置NUMA的默认状态为启动状态。如果 numa_enable 为True，则需要确保安装了 NUMA库。

参数：

numa_enable (bool) - 表示是否使用NUMA绑定功能。

异常：

TypeError - numa_enable 不是bool类型。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the state of numa enabled.
>>> # Now parallel dataset operators will run with numa bind function
>>> ds.config.set_numa_enable(True)

mindspore.dataset.config.get_numa_enable()

获取NUMA的启动/禁用状态。该状态将用于所有进程。

返回：: bool，表示NUMA的启动状态。

样例：

>>> # Get the global configuration of numa.
>>> numa_state = ds.config.get_numa_enable()

mindspore.dataset.config.set_monitor_sampling_interval(interval)

设置监测采样的默认间隔时间（毫秒）。

参数：

interval (int) - 表示用于性能监测采样的间隔时间（毫秒）。

异常：

TypeError - interval 不是int类型。
ValueError - interval 小于等于0或 interval 大于 INT32_MAX(2147483647) 时， interval 无效。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the monitor sampling interval.
>>> ds.config.set_monitor_sampling_interval(100)

mindspore.dataset.config.get_monitor_sampling_interval()

获取性能监控采样时间间隔的全局配置。如果 set_monitor_sampling_interval 方法未被调用，那么将会返回默认值1000。

返回：: int，表示性能监控采样间隔时间（毫秒）。

样例：

>>> # Get the global configuration of monitor sampling interval.
>>> # If set_monitor_sampling_interval() is never called before, the default value(1000) will be returned.
>>> sampling_interval = ds.config.get_monitor_sampling_interval()

mindspore.dataset.config.set_callback_timeout(timeout)

为 mindspore.dataset.WaitedDSCallback 设置的默认超时时间（秒）。

参数：

timeout (int) - 表示在出现死锁情况下，用于结束 mindspore.dataset.WaitedDSCallback 中等待的超时时间（秒）。

异常：

TypeError - timeout 不是int类型。
ValueError - timeout 小于等于0或 timeout 大于 INT32_MAX(2147483647) 时 timeout 无效。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the timeout value.
>>> ds.config.set_callback_timeout(100)

mindspore.dataset.config.get_callback_timeout()

获取 mindspore.dataset.WaitedDSCallback 的默认超时时间。如果出现死锁，等待的函数将在超时时间结束后退出。

返回：: int，表示在出现死锁情况下，用于结束 mindspore.dataset.WaitedDSCallback 中的等待函数的超时时间（秒）。

样例：

>>> # Get the global configuration of callback timeout.
>>> # If set_callback_timeout() is never called before, the default value(60) will be returned.
>>> callback_timeout = ds.config.get_callback_timeout()

mindspore.dataset.config.set_auto_num_workers(enable)

自动为每个数据集操作设置并行线程数量（默认情况下，此功能关闭）。

如果启用该功能，将自动调整每个数据集操作中的并行线程数量，这可能会覆盖用户通过脚本定义的并行线程数量或通过ds.config.set_num_parallel_workers()设置的默认值（如果用户未传递任何内容）。

目前，此函数仅针对具有per_batch_map（batch中的运行映射）的YOLOv3数据集进行了优化。此功能旨在为每个操作的优化线程数量分配一个基础值。并行线程数有所调整的数据集操作将会被记录。

参数：

enable (bool) - 表示是否启用自动设置线程数量的特性。

异常：

TypeError - enable 不是bool类型。

样例：

>>> # Enable auto_num_worker feature, this might override the num_parallel_workers passed in by user
>>> ds.config.set_auto_num_workers(True)

mindspore.dataset.config.get_auto_num_workers()

获取当前是否开启自动线程调整。

返回：: bool，表示是否开启自动线程调整。

样例：

>>> # Get the global configuration of auto number worker feature.
>>> flag = ds.config.get_auto_num_workers()

mindspore.dataset.config.set_enable_shared_mem(enable)

设置共享内存标志的是否启用。如果 shared_mem_enable 为True，则使用共享内存队列将数据传递给为数据集操作而创建的进程，而这些数据集操作将设置 python_multiprocessing 为True。

Note

Windows和MacOS平台尚不支持 set_enable_shared_mem 。

参数：

enable (bool) - 表示当 python_multiprocessing 为True时，是否在数据集操作中使用共享内存。

异常：

TypeError - enable 不是bool类型。

样例：

>>> # Enable shared memory feature to improve the performance of Python multiprocessing.
>>> ds.config.set_enable_shared_mem(True)

mindspore.dataset.config.get_enable_shared_mem()

获取当前是否开启共享内存。

Note

Windows和MacOS平台尚不支持 get_enable_shared_mem 。

返回：: bool，表示是否启用共享内存。

样例：

>>> # Get the flag of shared memory feature.
>>> shared_mem_flag = ds.config.get_enable_shared_mem()

mindspore.dataset.config.set_enable_autotune(enable, filepath_prefix=None)

设置是否开启自动数据加速。默认情况下不开启自动数据加速。

自动数据加速用于在训练过程中根据环境资源的负载，自动调整数据处理管道全局配置，提高数据处理的速度。

可以通过设置 json_filepath 将优化后的全局配置保存为JSON文件，以便后续复用。

参数：

enable (bool) - 是否开启自动数据加速。
filepath_prefix (str，可选) - 优化后的全局配置的保存路径+文件前缀。多卡环境时，设备ID号与JSON扩展名会自动添加到 filepath_prefix 参数后面作为完整的文件路径，单卡默认设备ID号为0。例如，设置 filepath_prefix=”/path/to/some/dir/prefixname” ，设备ID为1的训练进程生成的调优文件将被命名为 /path/to/some/dir/prefixname_1.json 。默认值：None，表示不保存配置文件，但可以通过INFO日志查看调优配置。

异常：

TypeError - 当 enable 的类型不为bool。
TypeError - 当 json_filepath 的类型不为str。
RuntimeError - 当 json_filepath 字符长度为0。
RuntimeError - 当 json_filepath 为目录。
RuntimeError - 当 json_filepath 路径不存在。
RuntimeError - 当 json_filepath 没有写入权限。

Note

当 enable 为 False 时，json_filepath 值将会被忽略。
生成的JSON文件可以通过 mindspore.dataset.deserialize 进行加载，得到调优后的数据处理管道。

生成的JSON文件内容示例如下，”remark”字段将给出结论表明数据处理管道是否进行了调整，”summary”字段将展示数据处理管道的调优配置。用户可以根据调优结果修改代码脚本。

{
    "remark": "The following file has been auto-generated by the Dataset AutoTune.",
    "summary": [
        "CifarOp(ID:5)       (num_parallel_workers: 2, prefetch_size:64)",
        "MapOp(ID:4)         (num_parallel_workers: 2, prefetch_size:64)",
        "MapOp(ID:3)         (num_parallel_workers: 2, prefetch_size:64)",
        "BatchOp(ID:2)       (num_parallel_workers: 8, prefetch_size:64)"
    ],
    "tree": {
        ...
    }
}

样例：

>>> # enable AutoTune and save optimized data pipeline configuration
>>> ds.config.set_enable_autotune(True, "/path/to/autotune_out.json")
>>>
>>> # enable AutoTune
>>> ds.config.set_enable_autotune(True)

mindspore.dataset.config.get_enable_autotune()

获取当前是否开启自动数据加速。

返回：: bool，表示是否开启自动数据加速。

样例：

>>> # get the state of AutoTune
>>> autotune_flag = ds.config.get_enable_autotune()

mindspore.dataset.config.set_autotune_interval(interval)

设置自动数据加速的配置调整step间隔。

默认设置为0，将在每个epoch结束后调整配置；否则，将每隔 interval 个step调整一次配置。

参数：

interval (int) - 配置调整的step间隔。

异常：

TypeError - 当 interval 类型不为int。
ValueError - 当 interval 的值小于零。

样例：

>>> # set a new interval for AutoTune
>>> ds.config.set_autotune_interval(30)

mindspore.dataset.config.get_autotune_interval()

获取当前自动数据加速的配置调整step间隔。

返回：: int，自动数据加速的配置调整step间隔。

样例：

>>> # get the global configuration of the autotuning interval
>>> autotune_interval = ds.config.get_autotune_interval()

mindspore.dataset.config.set_auto_offload(offload)

设置是否开启数据异构加速。

数据异构加速可以自动将数据处理的部分运算分配到不同的异构硬件（GPU或Ascend）上，以提高数据处理的速度。

参数：

offload (bool) - 是否开启数据异构加速。

异常：

TypeError - 当 offload 的类型不为bool。

样例：

>>> # Enable automatic offload feature
>>> ds.config.set_auto_offload(True)

mindspore.dataset.config.get_auto_offload()

获取当前是否开启数据异构加速。

返回：: bool，表示是否开启数据异构加速。

样例：

>>> # Get the global configuration of the automatic offload feature.
>>> auto_offload = ds.config.get_auto_offload()

mindspore.dataset.config.set_enable_watchdog(enable)

设置watchdog Python线程是否启用。默认情况下，watchdog Python线程是启用的。watchdog Python线程负责清理卡死或假死的子进程。

参数：

enable (bool) - 是否开启watchdog Python线程。默认情况下，watchdog Python线程是启用的。

异常：

TypeError - enable 不是bool类型。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for the state of watchdog Python thread as enabled.
>>> ds.config.set_enable_watchdog(True)

mindspore.dataset.config.get_enable_watchdog()

获取当前是否开启watchdog Python线程。默认初始状态是开启。

返回：: bool，表示是否开启watchdog Python线程。

样例：

>>> # Get the global configuration of watchdog Python thread.
>>> watchdog_state = ds.config.get_enable_watchdog()

mindspore.dataset.config.set_multiprocessing_timeout_interval(interval)

设置在多进程/多线程下，主进程/主线程获取数据超时时，告警日志打印的默认时间间隔（秒）。

参数：

interval (int) - 表示多进程/多线程下，主进程/主线程获取数据超时时，告警日志打印的时间间隔（秒）。

异常：

TypeError - interval 不是int类型。
ValueError - interval 小于等于0或 interval 大于 INT32_MAX(2147483647) 时， interval 无效。

样例：

>>> # Set a new global configuration value for multiprocessing/multithreading timeout when getting data.
>>> ds.config.set_multiprocessing_timeout_interval(300)

mindspore.dataset.config.get_multiprocessing_timeout_interval()

获取在多进程/多线程下，主进程/主线程获取数据超时时，告警日志打印的时间间隔的全局配置。

返回：: int，表示多进程/多线程下，主进程/主线程获取数据超时时，告警日志打印的时间间隔（默认300秒）。

样例：

>>> # Get the global configuration of multiprocessing/multithreading timeout when main process/thread gets data
>>> # from subprocesses/child threads. If set_multiprocessing_timeout_interval() is never called before, the
>>> # default value(300) will be returned.
>>> multiprocessing_timeout_interval = ds.config.get_multiprocessing_timeout_interval()