在Ubuntu上如何调试PyTorch代码

在Ubuntu上调试PyTorch代码可参考以下方法：

1. 基础调试工具

   • print语句：直接输出变量值，检查执行流程。
   • pdb模块：在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()，程序暂停后使用命令（如n单步执行、p 变量查看值）调试。
   • logging模块：记录运行状态和变量值，适合生产环境。

2. IDE集成调试

   • PyCharm：安装后直接在代码中设置断点，通过调试工具栏逐步执行、查看变量。
   • VSCode：安装Python扩展，配置断点和调试控制台。

3. PyTorch专用工具

   • 梯度检查：torch.autograd.set_detect_anomaly(True)，检测梯度计算错误。
   • 性能分析：torch.autograd.profiler分析模型性能瓶颈。
   • 可视化工具：使用torch.utils.tensorboard记录损失等指标，通过tensorboard --logdir=runs查看。

4. 辅助调试技巧

   • 单元测试：用unittest或pytest框架验证代码模块。
   • 交互式环境：使用IPython或Jupyter Notebook逐步执行代码。

环境准备：确保已安装CUDA、PyTorch及对应依赖（参考），验证CUDA可用性（nvidia-smi和torch.cuda.is_available()）。