PROF_CONFIG_PATH

功能描述

在PyTorch训练场景中，通过此环境变量可指定Ascend PyTorch Profiler接口的dynamic_profile采集功能的profiler_config.json配置文件路径。

配置示例

export PROF_CONFIG_PATH="/path/to/profiler_config_path"

• 配置该环境变量后启动训练，dynamic_profile会在profiler_config_path下自动创建模板文件profiler_config.json，用户可基于模板文件自定义修改配置项。
• PROF_CONFIG_PATH指定的路径可自定义（要求有读写权限），路径格式仅支持由字母、数字和下划线组成的字符串，不支持软链接，例如"/home/xxx/profiler_config_path"。
• dynamic_profile采集功能及profiler_config.json文件的详细介绍请参见《CANN 性能调优工具》中的“dynamic_profile动态采集”章节。

使用约束

• 脚本不手动添加代码的情况，此环境变量适用于PyTorch训练场景。

• 脚本内添加dynamic_profile模块后，此环境变量可以在非训练场景使用。例如：

  # 加载dynamic_profile模块
  from torch_npu.profiler import dynamic_profile as dp
  # 设置Profiling配置文件的路径
  dp.init("profiler_config_path")
  …
  for step in steps:
      train_one_step()
      # 划分step
      dp.step()
  

支持的型号

• Atlas 训练系列产品
• Atlas A2 训练系列产品
• Atlas A3 训练系列产品