PyTorch在Ubuntu上的调试技巧

在Ubuntu上调试PyTorch代码可以通过以下几种方法进行：

使用print语句

最简单直接的调试方法是使用print语句输出变量的值，检查程序的执行流程。

print(Variable value:, variable)

使用pdb进行交互式调试

Python自带的pdb模块可以进行交互式调试。

import pdb; pdb.set_trace()

在代码中插入上述语句后，程序会在该行暂停执行，你可以使用pdb提供的命令进行调试。

使用logging模块

logging模块提供了更灵活的日志记录功能，适合在生产环境中使用。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug(Variable value: %s, variable)

使用IDE的调试工具

如果你使用的是像PyCharm、VSCode这样的集成开发环境（IDE），它们通常提供了强大的调试工具。

• PyCharm:

  • 在代码中设置断点。
  • 点击调试按钮启动调试会话。
  • 使用调试工具栏中的按钮逐步执行代码、查看变量值等。

• VSCode:

  • 安装Python扩展。
  • 在代码中设置断点。
  • 点击调试按钮启动调试会话。
  • 使用调试控制台查看输出和变量值。

使用torch.autograd.set_detect_anomaly

PyTorch提供了自动检测梯度计算错误的工具。

torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

启用后，如果检测到梯度计算错误，程序会抛出异常并显示详细的错误信息。

使用torch.autograd.profiler

PyTorch的profiler模块可以帮助你分析模型的性能瓶颈。

from torch.autograd import profiler
with profiler.profile(record_shapes=True) as prof:
     Your model inference code here
output = model(input)

使用torch.utils.tensorboard

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，但也可以与PyTorch一起使用。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/experiment-1')
writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch)
writer.close()

然后在终端运行：

tensorboard --logdir=runs

打开浏览器访问http://localhost:6006即可查看TensorBoard界面。

使用assert语句

assert语句可以在代码中插入检查点，确保某些条件成立。

assert variable > 0, Variable must be positive

如果条件不成立，程序会抛出AssertionError并显示自定义的错误信息。

通过以上方法，你可以在Ubuntu环境下有效地调试PyTorch代码。选择适合你需求的方法进行调试，可以提高开发效率。