Debian下PyTorch的调试技巧

在Debian下调试PyTorch可参考以下技巧：

1. 基础调试工具
   • pdb：在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()设置断点，通过n（下一步）、s（进入函数）、c（继续）等命令交互式调试。
   • IDE调试：使用PyCharm或VSCode的图形化调试界面，支持断点、单步执行、变量监控。
2. 日志与断言
   • 日志记录：通过logging模块记录关键变量和流程，如logging.debug('变量值: %s', var)。
   • assert语句：检查条件是否满足，如assert tensor.shape == expected_shape, "形状错误"。
3. PyTorch专用工具
   • 梯度检测：torch.autograd.set_detect_anomaly(True)定位梯度计算异常。
   • 性能分析：torch.autograd.profiler.profile()分析计算耗时，cProfile定位代码瓶颈。
4. 可视化工具
   • TensorBoard：记录训练指标和模型结构，通过tensorboard --logdir=runs启动可视化。
5. 环境与依赖管理
   • 使用venv或conda创建隔离环境，避免依赖冲突。
   • 安装时指定CUDA版本（如pip install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117）。

参考来源：