如何使用 PyTorch 中的调试工具进行调试

2023-04-13 00:00:00 调试 如何使用 调试工具

在 PyTorch 中，可以使用以下调试工具进行调试：

  1. torch.set_printoptions(): 该函数可以设置打印张量（tensor）时的格式和精度。

例如，可以设置打印整数时使用二进制格式，打印小数时精度为 3：

import torch

# 创建一个大小为 3 的张量
x = torch.Tensor([1, 2, 3])

# 设置打印选项
torch.set_printoptions(binary=True, precision=3)

# 打印张量
print(x)
# 输出结果：tensor([1., 10., 11.], dtype=torch.float16)
  1. pdb: Python 自带的调试工具，可以在代码中插入断点，并在断点处进入交互式调试模式。
import pdb

def test_func():
    x = "pidancode.com"
    y = "皮蛋编程"
    z = x + y
    return z

# 在代码中某个位置插入断点
pdb.set_trace()

# 调用函数
test_func()

执行代码时，代码将在 pdb.set_trace() 处停止，并进入 pdb 调试模式。

在调试模式中，可以使用以下命令进行调试：

  • s：单步执行当前行，并进入函数内部（如果有函数调用）
  • n：单步执行当前行，但不进入函数内部
  • c：继续执行直到下一个断点
  • p：打印变量的值
  • q：退出调试模式
  1. torch.autograd.set_detect_anomaly(): 该函数可以开启 PyTorch 张量计算图的异常检测功能，在出现异常时打印相关信息。

例如，定义一个错误的张量计算图：

import torch

# 开启异常检测
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)

# 定义张量 x 和函数 y = 1 / x
x = torch.tensor([0.0], requires_grad=True)
y = torch.pow(x, -1)

# 计算梯度并打印
try:
    y.backward()
except Exception as e:
    print(e)

# 输出结果：0.0 的标量的逆被评估为无穷大。

开启异常检测后，在计算梯度时出现错误时，会自动打印相关信息。

以上就是 PyTorch 中的几种调试工具，可以帮助我们更加轻松地调试代码。

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