Ubuntu中如何调试PyTorch代码

在Ubuntu中调试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/ipdb：在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()或import ipdb; ipdb.set_trace()，进入交互式调试模式，支持查看变量、单步执行等。
   • logging模块：记录程序运行状态和变量值，适合生产环境。

2. IDE集成调试

   • PyCharm/VSCode：安装对应Python扩展，设置断点后启动调试会话，支持可视化调试。

3. PyTorch专用工具

   • torch.autograd.set_detect_anomaly：启用后检测梯度计算错误，抛出详细异常。
   • torch.profiler：分析模型性能瓶颈，支持GPU硬件级数据采集，结果可通过TensorBoard可视化。
   • TensorBoard：可视化训练过程、损失曲线等，需配合SummaryWriter使用。

4. 辅助调试工具

   • torchsnooper：自动输出函数运行时的张量信息（维度、设备等），无需手动插入日志。
   • 单元测试：使用unittest或pytest框架验证代码模块的正确性。

5. 环境配置建议

   • 使用Miniconda管理虚拟环境，避免依赖冲突。
   • 安装CUDA和cuDNN以支持GPU加速，通过torch.cuda.is_available()验证。

根据具体需求选择合适工具，可显著提升调试效率。