PyTorch在Linux上如何调试代码

在Linux上调试PyTorch代码可参考以下方法：

1. 基础调试工具
   • print语句：直接输出变量值或程序状态，简单直观。
   • pdb/ipdb：
     • import pdb; pdb.set_trace()：在代码中插入断点，进入交互式调试模式，支持单步执行、查看变量等操作。
     • ipdb是pdb的增强版，提供语法高亮和代码补全功能。
2. IDE集成调试
   • PyCharm/VSCode：通过图形化界面设置断点、查看变量栈、单步执行等，适合复杂项目。
3. PyTorch专用工具
   • 梯度异常检测：torch.autograd.set_detect_anomaly(True)，用于定位梯度计算中的问题。
   • 性能分析：torch.autograd.profiler可分析前向/反向传播耗时，定位性能瓶颈。
4. 日志与单元测试
   • logging模块：记录程序运行信息，便于追踪错误。
   • unittest/pytest：编写单元测试验证代码逻辑。
5. 高级调试工具
   • TensorBoard：可视化模型结构、训练指标，辅助分析模型行为。
   • gdb：适用于调试C/C++扩展模块，需配合Python调试符号使用。

建议：优先使用pdb/ipdb或IDE调试，结合日志和单元测试定位问题；复杂场景可借助TensorBoard或专业性能分析工具。