环境变量

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本文介绍MindSpore的环境变量。

数据处理

环境变量

功能

类型

取值

说明

DATASET_ENABLE_NUMA

是否开启Dataset模块的numa绑核功能,在大多数分布式场景下numa绑核都能提升数据处理效率和端到端性能

String

True: 开启Dataset模块的numa绑核功能

与libnuma.so配合使用

MS_CACHE_HOST

开启cache时,cache服务所在的IP

String

Cache Server所在机器的IP

与MS_CACHE_PORT一起使用

MS_CACHE_PORT

开启cache时,cache服务所在的端口

String

Cache Server所在机器的端口

与MS_CACHE_HOST一起使用

MS_DATASET_SINK_QUEUE

指定数据下沉队列的容量大小

Integer

1~128:有效的队列容量大小设置范围

MS_ENABLE_NUMA

是否开启全局numa绑核功能,提升端到端性能

String

True: 开启全局numa绑核功能

MS_FREE_DISK_CHECK

是否开启剩余磁盘空间检查

String

True: 开启剩余磁盘空间检查

False: 关闭剩余磁盘空间检查

默认值:True,在使用多个并发同时在共享存储上创建MindRecord时,建议设置为False。

OPTIMIZE

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

具体用法详见 单节点数据缓存数据处理性能优化

图编译执行

环境变量

功能

类型

取值

说明

MS_DEV_JIT_SYNTAX_LEVEL

指定静态图模式的语法支持级别

Integer

0:指定静态图模式的语法支持级别为STRICT,仅支持基础语法,且执行性能最佳。可用于MindIR导入导出。

2:指定静态图模式的语法支持级别为LAX,支持更多复杂语法,最大程度地兼容Python所有语法。由于存在可能无法导出的语法,不能用于MindIR导入导出。

MS_JIT_MODULES

指定静态图模式下哪些模块需要JIT静态编译,其函数方法会被编译成静态计算图

String

模块名,对应import导入的顶层模块的名称。如果有多个,使用英文逗号分隔。例如:export MS_JIT_MODULES=mindflow,mindyolo

默认情况下,第三方库之外的模块都会进行JIT静态编译。MindSpore套件等一些模块如 mindflowmindyolo 等并不会被视作第三方库,请参考 调用第三方库 。如果有类似MindSpore套件的模块,内部存在 nn.Cell@ms.jit 修饰函数或需要编译成静态计算图的函数方法,可以通过配置该环境变量,使该模块进行JIT静态编译而不会被当成第三方库。

MS_JIT_IGNORE_MODULES

指定静态图模式下哪些模块是第三方库,不进行JIT静态编译,其函数方法会被解释执行。

String

模块名,对应import导入的顶层模块的名称。如果有多个,使用英文逗号分隔。例如:export MS_JIT_IGNORE_MODULES=numpy,scipy

静态图模式能够自动识别第三方库,一般情况下不需要为NumPy、SciPy这些可识别的第三方库设置该环境变量。如果 MS_JIT_IGNORE_MODULESMS_JIT_MODULES 同时指定同一个模块名,前者生效,后者不生效。

MS_DEV_FALLBACK_DUMP_NODE

是否打印代码中由 静态图语法增强技术 支持的语法表达式

Integer

1:开启打印功能。

不设置或其它值:关闭打印功能。

MS_JIT

是否使用JIT即时编译

Integer

0:不使用JIT即时编译,网络脚本直接按照动态图(PyNative)模式执行。

不设置或其它值:根据网络脚本判断执行静态图(Graph)模式还是动态图(PyNative)模式。

MS_DEV_FORCE_USE_COMPILE_CACHE

是否直接使用编译缓存,不检查网络脚本有无被修改

Integer

1:不检查网络脚本是否被修改,直接读取编译缓存。建议只在调试过程中使用,例如网络脚本只增加了print语句用于打印调试。

不设置或其它值:检测网络脚本的改动,网络没有被修改时,才读取编译缓存。

MS_DEV_SIDE_EFFECT_LOAD_ELIM

优化冗余显存拷贝操作

Integer

0: 不做显存优化,占用显存最多。

1: 保守地做部分显存优化。

2: 在损耗一定编译性能的前提下,尽量多地优化显存。

3: 不保证网络的精度,显存消耗最少。

默认值:1

MS_DEV_SAVE_GRAPHS

是否保存IR文件

Integer

0:不保存IR文件。

1:运行时会输出图编译过程中产生的一些中间文件。

2:在等级1的基础上,生成更多后端流程相关的IR文件。

3:在等级2的基础上,生成可视化计算图和更多详细的前端IR文件。

MS_DEV_SAVE_GRAPHS_PATH

设置保存计算图的路径

String

保存计算图的路径

MS_DEV_DUMP_IR_FORMAT

配置IR图中展示哪些信息

Integer

0:除return节点外,只打印节点的operator和节点的输入,并且简化子图的打印信息。

1:打印除debug info和scope以外的所有信息。

2或不设置:打印所有信息。

MS_DEV_DUMP_IR_INTERVAL

设置间隔多少个IR文件打印保存一个IR文件,减少IR图的打印数量。

Integer

1或不设置:打印保存所有IR文件。

其它数值:按照指定的间隔个数保存IR文件。

该环境变量与MS_DEV_DUMP_IR_PASSES同时打开时,优先遵从MS_DEV_DUMP_IR_PASSES的规则,该环境变量不会生效。

MS_DEV_DUMP_IR_PASSES

根据文件名指定保存哪些IR文件。

String

文件名或文件名的一部分。如果有多个,使用逗号隔开。例如`export MS_DEV_DUMP_IR_PASSES=recompute,renormalize`。

设置该环境变量时,无论MS_DEV_SAVE_GRAPHS设置为什么等级,详细的前端IR文件都会参与筛选和打印。

MS_JIT_DISPLAY_PROGRESS

指定是否打印编译进度的信息。

Integer

1:打印关键的编译进度的信息。

不设置或其它值:不打印编译进度的信息。

MS_KERNEL_LAUNCH_SKIP

指定执行过程中需要跳过的算子或者子图

String

ALL或者all:跳过所有算子和子图的执行

算子名字(如ReLU):跳过所有ReLU算子的执行

子图名字(如kernel_graph_1):跳过子图kernel_graph_1的执行,用于子图下沉模式

MS_PYNATIVE_GE

设置动态图模式下是否执行GE

Integer

0: 不执行GE。

1: 执行GE。

默认值: 0

实验性质的环境变量

GC_COLLECT_IN_CELL

是否对未使用的Cell对象进行垃圾回收

Integer

1:对未使用的Cell对象进行垃圾回收

不设置或其他值:不会显示调用垃圾回收机制

MS_DEV_USE_PY_BPROP

指定算子的bprop使用python版本,不使用cpp expander

String

算子名称,可以指定多个算子,以","分隔

实验性质的环境变量,如果不存在python版本的bprop函数,会执行出错

MS_DEV_DISABLE_BPROP_CACHE

关闭bprop缓存图功能

String

"on",表示关闭bprop缓存图功能

实验性质的环境变量,关闭缓存功能会导致构图时间延长

MS_DEV_DISABLE_TRACE

关闭trace构图功能

String

"on",表示关闭trace构图功能

实验性质的环境变量

MS_ENABLE_IO_REUSE

开启图输入输出内存复用标志

Integer

1: 使能此功能。

0:不使能。

默认值:0

仅限Ascend AI处理器环境GE流程使用。

MS_DISABLE_REF_MODE

设置强制关闭ref模式

Integer

0: 不关闭ref模式。

1: 强制关闭ref模式。

默认值: 0。

此环境变量后续将删除,不建议使用。

仅限Ascend AI处理器环境GE流程使用。

MS_DEV_BOOST_INFER

针对前端图编译提供编译优化开关。该开关可加速类型推导模块,以加速网络编译。

Integer

0: 关闭该优化功能。

不设置或其他值: 打开该优化功能。

此环境变量后续将删除。

MS_DEV_RUNTIME_CONF

设置运行时控制选项

String

配置项,格式为key:value,多个配置项以逗号分隔,例如`export MS_DEV_RUNTIME_CONF=inline:false,pipeline:false`。

inline: 子图cell共享场景下,是否开启后端inline,仅在O0或O1模式下生效,默认值为true。

switch_inline: 是否开启后端控制流inline,仅在O0或O1模式下生效,默认值为true。

multi_stream: 是否使能后端多流,仅在O0或O1模式下生效,默认值为true。

pipeline: 是否使能运行时流水,仅在O0或O1模式下生效,默认值为true。

all_finite: 是否使能溢出检测大算子,仅在O0或O1模式下生效,默认值为true。

synchronize: 是否同步执行,仅在O0或O1模式下生效,默认值为false。

memory_statistics: 是否开启内存统计,默认值为false。

compile_statistics: 是否开启编译性能统计,默认值为false。

MS_ALLOC_CONF

设置内存策略

String

配置项,格式为key:value,多个配置项以逗号分隔,例如`export MS_ALLOC_CONF=enable_vmm:true,memory_tracker:true`。

enable_vmm: 是否使能虚拟内存,仅在O0或O1模式下生效,默认值为true。

vmm_align_size: 设置虚拟内存对齐大小,单位为MB,仅在O0或O1模式下生效,默认值为2。

memory_tracker: 是否开启memory tracker,默认值为false。

Dump调试

环境变量

功能

类型

取值

说明

MINDSPORE_DUMP_CONFIG

指定 云侧Dump功能端侧Dump功能 所依赖的配置文件的路径

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

MS_DIAGNOSTIC_DATA_PATH

使用 云侧Dump功能 时, 如果Dump配置文件没有设置 path 字段或者设置为空字符串,则 $MS_DIAGNOSTIC_DATA_PATH /debug_dump 就会被当做path的值。 若Dump配置文件中设置了 path 字段,则仍以该字段的实际取值为准。

String

文件路径,只支持绝对路径

与MINDSPORE_DUMP_CONFIG配合使用

MS_ACL_DUMP_CFG_PATH

当与MINDSPORE_DUMP_CONFIG配置的路径一致时,可开启ACL流程的异步dump

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

MS_DEV_DUMP_BPROP

在当前路径dump算子反向图的ir文件

String

"on",表示在当前路径dump算子反向图的ir文件

实验性质的环境变量

MS_DEV_DUMP_PACK

在当前路径生成trace构图的ir文件

String

"on",表示在当前路径生成trace构图的ir文件

实验性质的环境变量

ENABLE_MS_DEBUGGER

是否在训练中启动Debugger

Boolean

1:开启Debugger

0:关闭Debugger

与MS_DEBUGGER_HOST、MS_DEBUGGER_PORT一起使用

MS_DEBUGGER_HOST

MindSpore Insight Debugger服务的IP

String

启动MindSpore Insight调试器的机器的IP

与ENABLE_MS_DEBUGGER=1、MS_DEBUGGER_PORT一起使用

MS_DEBUGGER_PARTIAL_MEM

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

MS_DEBUGGER_PORT

连接MindSpore Insight Debugger Server的端口

Integer

1~65536,连接MindSpore Insight Debugger Server的端口

与ENABLE_MS_DEBUGGER=1、MS_DEBUGGER_HOST一起使用

MS_OM_PATH

配置task异常时dump数据路径以及图编译出错时dump的analyze_fail.ir文件的保存目录,保存路径为:指定的路径/rank_${rand_id}/om

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

具体用法详见 Dump功能调试调试器

分布式并行

环境变量

功能

类型

取值

说明

RANK_ID

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,DEVICE_ID指当前机器的第几个Ascend AI处理器。)

RANK_SIZE

指定深度学习时调用Ascend AI处理器的数量。

注意:Ascend AI处理器,使用多卡执行分布式用例时,由用户指定。

Integer

1~8,调用Ascend AI处理器的数量

与RANK_TABLE_FILE配合使用

RANK_TABLE_FILE 或 MINDSPORE_HCCL_CONFIG_PATH

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

注意:Ascend AI处理器,使用多卡执行分布式用例时,由用户指定。

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

与RANK_SIZE配合使用

MS_COMM_COMPILER_OPT

Ascend后端图模式下编译时,指定可以复用的通信算子的上限。

注意:Ascend AI处理器,使用多卡执行分布式用例时,由用户指定。

Integer

-1或正整数:使能通信子图复用,-1表示使用框架默认值,其他正整数表示用户指定值

不设置或其他值:关闭通信子图复用

DEVICE_ID

昇腾AI处理器的ID,即Device在AI server上的序列号。

Integer

昇腾AI处理器的ID,取值范围:[0, 实际Device数量-1]。

MS_ROLE

指定本进程角色。

String

MS_SCHED: 代表Scheduler进程,一个训练任务只启动一个Scheduler,负责组网,容灾恢复等,不会执行训练代码。

MS_WORKER: 代表Worker进程,一般设置分布式训练进程为此角色。

MS_PSERVER: 代表Parameter Server进程,只有在Parameter Server模式下此角色生效,具体请参考 Parameter Server模式

Worker和Parameter Server进程会向Scheduler进程注册从而完成组网。

MS_SCHED_HOST

指定Scheduler的IP地址。

String

合法的IP地址。

当前版本暂不支持IPv6地址。

MS_SCHED_PORT

指定Scheduler绑定端口号。

Integer

1024~65535范围内的端口号。

MS_NODE_ID

指定本进程的ID,集群内唯一。

String

代表本进程的唯一ID,默认由MindSpore自动生成。

MS_NODE_ID在在以下情况需要设置,一般情况下无需设置,由MindSpore自动生成:

开启容灾场景:容灾恢复时需要获取当前进程ID,从而向Scheduler重新注册。

开启GLOG日志重定向场景:为了保证各训练进程日志独立保存,需设置进程ID,作为日志保存路径后缀。

指定进程rank id场景:用户可通过设置MS_NODE_ID为某个整数,来指定本进程的rank id。

MS_WORKER_NUM

指定角色为MS_WORKER的进程数量。

Integer

大于0的整数。

用户启动的Worker进程数量应当与此环境变量值相等。若小于此数值,组网失败;若大于此数值,Scheduler进程会根据Worker注册先后顺序完成组网,多余的Worker进程会启动失败。

MS_SERVER_NUM

指定角色为MS_PSERVER的进程数量。

Integer

大于0的整数。

只在Parameter Server训练模式下需要设置。

MS_ENABLE_RECOVERY

开启容灾。

Integer

1代表开启,0代表关闭。默认为0。

MS_RECOVERY_PATH

持久化路径文件夹。

String

合法的用户目录。

Worker和Scheduler进程在执行过程中会进行必要的持久化,如用于恢复组网的节点信息以及训练业务中间状态等,并通过文件保存。

MS_HCCL_CM_INIT

是否使用CM方式初始化HCCL。

Integer

1代表是,0代表否。默认为0。

此环境变量只在Ascend硬件平台并且通信域数量较多的情况下建议开启。开启此环境变量后,能够降低HCCL集合通信库的内存占用,并且训练任务执行方式与rank table启动方式相同。

GROUP_INFO_FILE

指定通信域信息存储路径

String

通信域信息文件路径,支持相对路径与绝对路径

MS_SIMULATION_LEVEL

指定模拟编译等级。

Integer

为0时只处理硬件无关编译;为1时进一步处理硬件相关编译。默认不开启。

此环境变量主要用于单卡模拟分布式多卡特定rank卡的编译情况,需要RANK_SIZE和RANK_ID配合使用。

DUMP_PARALLEL_INFO

导出自动并行/半自动并行模式下的并行相关通信信息。dump文件路径可以通过set_context(save_graphs_path="path/to/parallel_info_files")设置。

Integer

1代表开启该dump功能,其他值或者不设置该环境变量代表关闭。

每张卡保存的json文件包含的字段含义如下:

hccl_algo: 集合通信算法。

op_name: 通信算子名称。

op_type: 通信算子类型。

shape: 通信算子的shape信息。

data_type: 通信算子的数据类型。

global_rank_id: 全局rank编号。

comm_group_name: 通信算子的通信域名称。

comm_group_rank_ids: 通信算子的通信域。

src_rank: Receive算子的对端算子的rank_id。

dest_rank: Send算子的对端算子的rank_id。

sr_tag: src和dest相同时,不同send-receive对的标识ID。

动态组网相关的具体用法详见 动态组网

算子编译

环境变量

功能

类型

取值

说明

MS_BUILD_PROCESS_NUM

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

MS_COMPILER_CACHE_ENABLE

指定是否保存和加载编译缓存。该功能与 mindspore context 中的 enable_compile_cache 相同。

注意:该环境变量优先级低于 enable_compile_cache context。

Integer

0:关闭编译缓存功能

1:开启编译缓存功能

如果与 MS_COMPILER_CACHE_PATH 一起使用,编译缓存文件将保存在 ${MS_COMPILER_CACHE_PATH} /rank_${RANK_ID}/graph_cache/ 目录下。

其中 RANK_ID 为多卡训练场景中的卡号,单卡场景默认 RANK_ID=0

MS_COMPILER_CACHE_PATH

MindSpore编译缓存目录,存储图和算子编译过程生成的缓存文件,如 graph_cache , kernel_meta , somas_meta

String

缓存文件路径,支持相对路径与绝对路径

MS_COMPILER_OP_LEVEL

Ascend后端编译时,开启debug功能,生成TBE指令映射文件。

注意:仅Ascend AI处理器环境使用。

Integer

0~4,允许设置级别取值范围。

0:不开启算子debug功能,删除算子编译缓存文件

1:生成TBE指令映射文件 *.cce 和python-cce映射文件 *_loc.json ,开启debug功能

2:生成TBE指令映射文件 *.cce 和python-cce映射文件 *_loc.json ,开启debug功能,关闭编译优化开关,开启ccec调试功能(ccec编译器选项设置为-O0-g)

3:不开启算子debug功能,默认值

4:生成TBE指令映射文件 *.cce 和UB融合计算描述文件 {$kernel_name}_compute.json

发生AICore Error时,如果需要保存算子cce文件,可以设置 MS_COMPILER_OP_LEVEL 为1或2。

MS_DEV_DISABLE_PREBUILD

Ascend后端编译时,关闭算子预编译,默认不设置此环境变量。算子预编译可能会修正算子注册的fusion_type属性进而影响到算子融合,如遇到融合算子性能较差时,可尝试开启此环境变量验证是否是融合算子本身问题。

Boolean

true:关闭预编译

false:使能预编译

MINDSPORE_OP_INFO_PATH

指定算子信息库加载文件路径

string

文件绝对路径

默认:不设置。

仅推理使用

MS_ASCEND_CHECK_OVERFLOW_MODE

设置浮点计算结果输出模式

String

SATURATION_MODE: 饱和模式。

INFNAN_MODE: INF/NAN模式。

默认值: INFNAN_MODE。

饱和模式:计算出现溢出时,饱和为浮点数极值(+-MAX)。

INF/NAN模式:遵循IEEE 754标准,根据定义输出INF/NAN的计算结果。

仅限Atlas A2训练系列产品使用。

常见问题详见 FAQ

日志

环境变量

功能

类型

取值

说明

GLOG_log_dir

指定日志输出的路径

String

文件路径,支持相对路径与绝对路径

GLOG_logtostderr 一起使用

GLOG_logtostderr 的值为0,则必须设置此变量

若指定了 GLOG_log_dirGLOG_logtostderr 的值为1时,则日志输出到屏幕,不输出到文件

日志保存路径为: 指定的路径/rank_${rank_id}/logs/ ,非分布式训练场景下, rank_id 为0;分布式训练场景下, rank_id 为当前设备在集群中的ID

C++和Python的日志会被输出到不同的文件中,C++日志的文件名遵从 GLOG 日志文件的命名规则,这里是 mindspore.机器名.用户名.log.日志级别.时间戳.进程ID ,Python日志的文件名为 mindspore.log.进程ID

GLOG_log_dir 只能包含大小写字母、数字、"-"、"_"、"/"等字符

GLOG_max_log_size

控制MindSpore C++模块日志单文件大小,可以通过该环境变量更改日志文件默认的最大值

Integer

正整数,默认值:50MB

如果当前写入的日志文件超过最大值,则新输出的日志内容会写入到新的日志文件中

GLOG_logtostderr

控制日志的输出方式

Integer

1:日志输出到屏幕

0:日志输出到文件

默认值:1

与GLOG_log_dir一起使用

GLOG_stderrthreshold

日志模块在将日志输出到文件的同时也会将日志打印到屏幕,GLOG_stderrthreshold用于控制此情况下打印到屏幕的日志级别

Integer

0-DEBUG

1-INFO

2-WARNING

3-ERROR

4-CRITICAL

默认值:2

GLOG_v

控制日志的级别

Integer

0-DEBUG

1-INFO

2-WARNING

3-ERROR,表示程序执行出现报错,输出错误日志,程序可能不会终止

4-CRITICAL,表示程序执行出现异常,将会终止执行程序

默认值:2

指定日志级别后,将会输出大于或等于该级别的日志信息

logger_backupCount

用于控制MindSpore Python模块日志文件数量

Integer

默认值:30

logger_maxBytes

用于控制MindSpore Python模块日志单文件大小

Integer

默认值:52428800 bytes

MS_SUBMODULE_LOG_v

指定MindSpore C++各子模块的日志级别

Dict {String:Integer…}

0-DEBUG

1-INFO

2-WARNING

3-ERROR

赋值方式为:MS_SUBMODULE_LOG_v="{SubModule1:LogLevel1,SubModule2:LogLevel2,…}"

其中被指定子模块的日志级别将覆盖 GLOG_v 在此模块内的设置, 此处子模块的日志级别 LogLevelGLOG_v 的日志级别含义相同, MindSpore子模块列表详见 sub-module_names

例如可以通过 GLOG_v=1 MS_SUBMODULE_LOG_v="{PARSER:2,ANALYZER:2}"PARSERANALYZER 模块的日志级别设为WARNING,其他模块的日志级别设为INFO

GLOG_logfile_mode

用于控制MindSpore中GLOG日志文件的权限,是GLOG的环境变量

八进制数字

可参考Linux文件权限设置的数字表示,默认值:0640(取值)

MS_RDR_ENABLE

是否开启程序运行数据记录器(RDR),如果MindSpore出现了运行异常,会自动导出MindSpore中预先记录的数据以辅助定位运行异常的原因

Integer

1:开启RDR功能

0:关闭RDR功能

配合 MS_RDR_MODEMS_RDR_PATH 使用

MS_RDR_MODE

指定运行数据记录器(RDR)导出数据的模式

Integer

1:仅在训练进程异常终止时导出数据

2:训练进程异常终止或正常结束时导出数据

默认值:1

配合 MS_RDR_ENABLE=1 使用

MS_RDR_PATH

配置程序运行数据记录器(RDR)的文件导出的根目录路径

String

目录路径,仅支持绝对路径

配合 MS_RDR_ENABLE=1 使用,最终RDR文件将 ${MS_RDR_PATH} /rank_${RANK_ID}/rdr/ 目录下。 其中 RANK_ID 为多卡训练场景中的卡号,单卡场景默认 RANK_ID=0

MS_EXCEPTION_DISPLAY_LEVEL

控制异常信息显示级别

Integer

0: 显示与模型开发者和框架开发者相关的异常信息

1: 显示与模型开发者相关的异常信息

默认值:0

注意:glog不支持日志文件的绕接,如果需要控制日志文件对磁盘空间的占用,可选用操作系统提供的日志文件管理工具,例如:Linux的logrotate。请在 import mindspore 之前设置日志相关环境变量。

RDR相关的具体用法详见 Running Data Recorder

特征值检测

环境变量

功能

类型

取值

说明

NPU_ASD_ENABLE

是否开启特征值检测功能

Integer

0:关闭特征值检测功能

1:开启特征值检测功能

目前本特性仅支持Atlas A2 训练系列产品,仅支持检测Transformer类模型,bfloat16数据类型,训练过程中出现的特征值检测异常

NPU_ASD_UPPER_THRESH

控制检测的绝对数值阈值

String

格式为整型数据对,其中第一个元素控制绝对数值一级阈值,第二个元素控制绝对数值二级阈值

减小阈值可以检出波动更小的异常数据,增加检出率,增大阈值与之相反

在不配置该环境变量的默认情况下,NPU_ASD_UPPER_THRESH=1000000,10000

NPU_ASD_SIGMA_THRESH

控制检测的相对数值阈值

String

格式为整型数据对,其中第一个元素控制相对数值一级阈值,第二个元素控制相对数值二级阈值

减小阈值可以检出波动更小的异常数据,增加检出率,增大阈值与之相反

在不配置该环境变量的默认情况下,NPU_ASD_SIGMA_THRESH=100000,5000

特征值检测的更多内容详见 特征值检测

三方库

环境变量

功能

类型

取值

说明

OPTION_PROTO_LIB_PATH

RPOTO依赖库库路径

String

目录路径,支持相对路径与绝对路径

PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION

选择Protocol Buffers后端使用什么语言实现

String

"cpp":使用c++后端实现

"python":使用python后端实现

不设置或其他值:使用python后端实现

ASCEND_OPP_PATH

OPP包安装路径

String

OPP包安装的绝对路径

仅限Ascend AI处理器环境需要,一般提供给用户的环境已配置好,无需关心。

ASCEND_AICPU_PATH

AICPU包安装路径

String

AICPU包安装的绝对路径

仅限Ascend AI处理器环境需要,一般提供给用户的环境已配置好,无需关心。

ASCEND_CUSTOM_OPP_PATH

自定义算子包安装路径

String

自定义算子包安装的绝对路径

仅限Ascend AI处理器环境需要,一般提供给用户的环境已配置好,无需关心。

ASCEND_TOOLKIT_PATH

TOOLKIT包安装路径

String

自定义算子包安装的绝对路径

仅限Ascend AI处理器环境需要,一般提供给用户的环境已配置好,无需关心。

CUDA_HOME

CUDA安装路径

String

CUDA包安装的绝对路径

仅限GPU环境需要,一般无需设置,如在GPU环境中安装了多种版本的CUDA,为了避免混淆,建议配置此环境变量。

MS_ENABLE_MINDIO_GRACEFUL_EXIT

使能MindIO TTP 特性

String

"true": 使能 MindIO TTP。 其他值:未开启MindIO TTP。 默认值:空。

仅限 Ascend GE LazyInline 模式. 同时必须设置流水线并行数大于1。

MS_MINDIO_TTP_LIB_PATH

设置MindIO TTP API 动态库路径

String

MindIO TTP API动态库安装的绝对路径。默认值:空。

依赖MS_ENABLE_MINDIO_GRACEFUL_EXIT的开启。

CANN

CANN的环境变量详见 昇腾社区 。请在 import mindspore 之前设置CANN的环境变量。

环境变量

功能

类型

取值

说明

MS_FORMAT_MODE

设置Ascend GE流程的默认优选格式,整网设置为ND格式

Integer

1: 算子优先选择ND格式。

0:算子优先选择私有格式。

默认值:1。

此环境变量影响算子的format选择,从而对网络执行性能和内存占用产生影响,可通过设置此选项测试得到性能和内存更优的算子格式选择。

仅限Ascend AI处理器环境GE流程使用。