Auto Tune工具执行前，需要配置依赖的环境变量。

基础环境变量
- CANN软件基础环境变量
   安装CANN软件后，使用CANN运行用户编译、运行时，需要以CANN运行用户登录环境，执行. ${install_path}/set_env.sh命令设置环境变量。
- Auto Tune工具依赖Python，以Python3.7.5为例，请以运行用户执行如下命令设置Python3.7.5的相关环境变量。
```
#用于设置python3.7.5库文件路径
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#如果用户环境存在多个python3版本，则指定使用python3.7.5版本
export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH
```
  Python3.7.5安装路径请根据实际情况进行替换，您也可以将以上命令写入~/.bashrc文件中，然后执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。

在线调优场景下环境变量

除了•基础环境变量外，以下为在线调优场景下的可选环境变量。

export ASCEND_DEVICE_ID=0
export TE_PARALLEL_COMPILER=8
export TUNE_BANK_PATH=/home/username/custom_tune_bank
export REPEAT_TUNE=False
export TUNE_OPS_NAME=conv_layers/Pad_1     # 网络中需要调优的节点的name， 若指定此环境变量，则仅对指定的节点进行调优
export ENABLE_TUNE_BANK=True

离线调优场景下环境变量

除了•基础环境变量外，还需要配置如下必选环境变量，开启离线调优场景下生成DUMP数据的开关。

export ENABLE_TUNE_DUMP=True

以下为基于DUMP数据进行调优场景下的可选环境变量。

export TUNE_DUMP_PATH=/home/username/DumpData
export ASCEND_DEVICE_ID=0
export TE_PARALLEL_COMPILER=8
export TUNE_BANK_PATH=/home/username/custom_tune_bank
export REPEAT_TUNE=False
export ENABLE_TUNE_BANK=True

利用export命令在当前终端下声明的环境变量，关闭Shell终端就会失效。
用户可将以上设置可选环境变量的命令写入自定义脚本，方便后续执行。

环境变量说明如下表所示。

表1 环境变量说明
环境变量	说明
ASCEND_DEVICE_ID	可选配置。通过该环境变量指定昇腾AI处理器的逻辑ID。取值范围[0,N-1]，默认为0。其中N为当前物理机/虚拟机/容器内的设备总数。
TE_PARALLEL_COMPILER	可选配置。算子编译所需环境变量。网络模型较大时，可通过配置此环境变量，开启算子的并行编译功能。 TE_PARALLEL_COMPILER的值代表算子并行编译进程数（配置为整数），默认值为8，取值范围为0~32。当该取值等于0时，表示不开启算子的并行编译功能，当该取值大于0时，表示开启算子的并行编译功能。开启Auto Tune调优场景下：配置不能超过CPU核数*80%/昇腾AI处理器的个数。
TUNE_BANK_PATH	可选配置。可通过此环境变量指定调优后自定义知识库的存储路径。针对RL调优模式支持的算子：若不配置此环境变量，自定义知识库默认存储在“${HOME}/ascend/latest/data/aoe/custom/op/<soc_version>/vector”路径下。若配置此环境变量，RL调优后的策略存储在配置路径的<soc version>/rl目录下，调优脚本会自动在配置的TUNE_BANK_PATH路径下创建<soc version>/rl两级目录。可配置为绝对路径或相对于执行Auto Tune工具所在路径的相对路径。配置的路径需要为已存在的目录，且执行用户具有读、写、可执行权限。例如TUNE_BANK_PATH=/home/username/custom_bank，则RL调优后的最优策略存入/home/username/custom_bank/<soc version>/rl目录中。针对GA调优模式支持的算子：若不配置此环境变量，自定义知识库默认存储在“${HOME}/ascend/latest/data/aoe/custom/op/<soc_version>/cube/”路径下。若配置此环境变量，GA调优后的策略存储在配置路径的<soc version>/ga目录下，调优脚本会自动在配置的TUNE_BANK_PATH路径下创建<soc version>/ga两级目录。可配置为绝对路径或相对于执行Auto Tune工具所在路径的相对路径，配置的路径需要为已存在的目录，且执行用户具有读、写、可执行权限。例如TUNE_BANK_PATH=/home/username/custom_bank，则GA调优后的最优策略存入/home/username/custom_bank/<soc version>/ga目录中。说明：在多用户共享知识库场景下，共享知识库的用户需要设置TUNE_BANK_PATH为同一路径，并且对配置的路径具有读、写、可执行权限。若调优时自定义了知识库路径，后续执行训练脚本生成网络模型时，若想直接使用自定义知识库，也需要配置上此环境变量。例如自定义知识库存储在/home/username/custom_bank/<soc version>/ga目录下，则执行训练脚本生成网络模型时需要配置如下环境变量： export TUNE_BANK_PATH=/home/username/custom_bank
REPEAT_TUNE	可选配置。是否重新发起调优。如果知识库（内置或者自定义）中已经存在网络模型中的调优case（针对某shape的调优策略），则会跳过此case的调优流程，若想重新发起调优，可设置此环境变量为True。例如某些算子进行了逻辑的变更，如GEMM算子新增了支持ND的输入，该情况下需要设置此环境变量后，重新发起调优。取值范围：True或者False，默认值为False。
ENABLE_TUNE_BANK	可选配置。使能知识库开关，有以下两种取值： True：算子编译时自动读取知识库中的调优策略，优先自定义知识库，然后内置知识库。 False：算子编译时不读取知识库。默认值为True。
TUNE_OPS_NAME	可选配置。指定层调优，用于网络调优场景中。例如，在对网络进行Profiling性能分析后，可通过此环境变量指定对某个性能较低的算子进行调优。若配置此环境变量，则仅对网络中指定的节点进行调优。配置为网络中需要调优的节点的name，可配置为原始网络模型中的OP Name或者配置为经过GE/FE处理过的适配昇腾AI处理器的网络模型中的节点的OP Name（此OP Name可从Profiling调优数据中获取，详细可参见《CANN 开发工具指南》中的“Profiling工具使用指南”章节）。若指定多个节点，使用英文","分隔；可在网络模型生成过程的日志打印中搜索SelectTuneMode关键字，查看指定的节点是否进行了调优，如下所示： [EVENT] TEFUSION(19144,atc):2020-06-30-16:33:52.463.389 [tensor_engine/te_fusion/fusion_op.cc:4320]SelectTuneMode Autotune user selected node:res2a_branch2ares2a_branch2a_relu 则代表对网络中的节点res2a_branch2ares2a_branch2a_relu进行了调优。若不配置此环境变量，则对网络中所有算子列表中支持的算子进行调优。说明：此环境变量仅支持生成网络模型时同步调优的场景，不支持基于DUMP数据离线调优的场景。
ENABLE_TUNE_DUMP	可选配置。此环境变量应用于基于DUMP数据离线调优的场景。进行离线调优时，开启生成算子DUMP数据的开关。取值范围：True或者False，默认值为False。说明：若需要生成DUMP数据，除了将此环境变量设置为True，还需要使能Auto Tune调优开关。
TUNE_DUMP_PATH	可选配置。此环境变量应用于基于DUMP数据离线调优的场景。可通过此环境变量指定生成的DUMP数据的存储路径。可配置为绝对路径或相对于执行Auto Tune工具所在路径的相对路径，可指定任意执行用户具有可读、写、执行的目录。若不配置此环境变量，则默认在工具执行路径下生成tune_dump目录进行存储。

配置环境变量