在Ubuntu上调试PyTorch程序可以通过以下几种方法进行:
安装Miniconda或Anaconda:
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
安装CUDA和cuDNN:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debs
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-11-7
安装PyTorch:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
使用IPython或Jupyter Notebook:
使用pdb进行调试:
import pdb; pdb.set_trace()
使用PyCharm:
使用日志记录:
logging
模块记录程序的运行状态和变量值。import logging
logging.basicConfig(filename='example.log', filemode='w', format='%(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.warning('This will get logged to a file')
使用单元测试:
unittest
或pytest
框架。import unittest
class TestModel(unittest.TestCase):
def test_forward(self):
model = SimpleNet()
input_data = torch.randn(1, 784)
output = model(input_data)
self.assertEqual(output.shape, (1, 10))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
使用性能分析工具:
cProfile
来分析代码性能。import cProfile
def my_function():
# 你的代码
cProfile.run('my_function()')
通过以上步骤和工具,你可以在Ubuntu上有效地调试PyTorch代码。