Ray Tune を使用していて，このような警告が表示されました．
The object store is using /tmp instead of /dev/shm because /dev/shm has only * bytes available. This will harm performance! You may be able to free up space by deleting files in /dev/shm. If you are inside a Docker container, you can increase /dev/shm size by passing '--shm-size=* gb' to 'docker run' (or add it to the run_options list in a Ray cluster config). Make sure to set this to more than 30% of available RAM.
共有メモリ(/dev/shm)の容量が少ないようです．ホストでは十分な容量があったので，Docker の設定によるものと思われました．--shm-size オプションで変更でき，デフォルトでは "64m"だそうです*1．
パフォーマンスが低下すると記載されていたので検証しました．--shm-size=16gb を追加して Docker コンテナを起動し，同じPyTorchのスクリプトの実行時間を比較しましたが，実行時間は全く変わりませんでした．おそらく worker が1個だけなので影響がなかったようです．分散処理をするならば別ですが，worker 1個ならばこの警告は無視してもよさそうです．
