Ubuntu系统下PyTorch的调试方法

在Ubuntu系统下调试PyTorch代码，可参考以下方法：

环境配置

• 安装Miniconda管理虚拟环境：通过wget命令下载安装脚本并执行，创建环境后用conda install安装PyTorch及CUDA相关包。
• 验证安装：在Python中导入PyTorch，使用print(torch.__version__)和print(torch.cuda.is_available())检查版本及GPU可用性。

调试工具与技巧

• 基础调试工具
  • pdb断点调试：在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()，程序暂停后可使用n（下一步）、s（单步进入）、c（继续执行）等命令查看变量、执行流程。
  • IDE调试：使用PyCharm或VSCode等IDE，通过图形界面设置断点、查看变量值和调用栈。
• 日志与可视化
  • 日志记录：用Python的logging模块记录关键信息，或通过print语句输出变量值。
  • TensorBoard可视化：利用torch.utils.tensorboard记录训练指标、模型图等，通过tensorboard --logdir=runs启动可视化。
• PyTorch专用工具
  • 梯度检查：使用torch.autograd.gradcheck验证梯度计算是否正确。
  • 性能分析：通过torch.autograd.profiler分析计算耗时，优化模型性能。
  • 自动异常检测：启用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)检测梯度异常。

其他方法

• 单元测试：用unittest或pytest框架编写测试用例，验证代码模块功能。
• 代码审查与版本控制：通过pylint等工具检查代码质量，用Git管理代码版本，便于回溯问题。