torch环境变量设置
时间: 2024-07-06 12:00:37 浏览: 187
在PyTorch中,环境变量设置对于优化性能和管理资源至关重要。以下是一些主要的Torch环境变量:
1. **CUDA_VISIBLE_DEVICES**: 如果你使用GPU进行计算,这个变量可以指定哪些GPU设备应该被PyTorch识别和使用。例如,`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`会启用GPU 0和1。
2. **TORCH_HOME** 或 **PYTORCH_HOME**: 这个变量指向你的PyTorch安装目录,用于缓存数据和模型。如果你不设置,它通常默认为`~/.torch`(用户主目录下的.torch文件夹)。
3. **CUDA_LAUNCH_BLOCKING**: 如果你需要调试GPU并行执行的问题,可以设置为1,这样每次计算都会在一个线程块中执行,有助于追踪错误。
4. **NCCL_DEBUG** 或 **NCCL_IB_V2**: 用于控制NCCL( NVIDIA Collective Communication Library)的日志级别,可以帮助诊断网络通信问题。
5. **MKL_THREADING_LAYER**: 如果你使用Intel的MKL库,设置为`GNU`或`INTELFREE`可调整线程模型。
6. **TORCH_DISTRIBUTED_BACKEND**: 如果你在使用分布式训练,这个环境变量指定后端,如`gloo`, `nccl`, `mpi`等。
7. **CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT**: 控制CUDNN(CUDA Deep Neural Network Library)是否自动选择最佳算法,1表示启用。
为了查看或设置这些变量,你可以使用命令行或shell脚本,例如在bash或zsh中:
```bash
export TORCH_HOME=/path/to/your/torch/home
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
如果你想持久化设置,可以将这些添加到你的shell配置文件(如`~/.bashrc`, `~/.zshrc`)中。
相关推荐
![tgz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)