PyTorch在Ubuntu上的调试技巧有哪些

在Ubuntu上调试PyTorch代码可以通过多种方法进行，以下是一些常用的调试步骤和工具：

环境配置

• 安装Miniconda或Anaconda来管理Python环境和包。
• 安装CUDA和cuDNN以使用GPU加速。
• 根据你的GPU架构选择合适的PyTorch版本进行安装。

调试工具

• 使用Python的调试器（pdb）：

  import pdb; pdb.set_trace()  # 设置断点
  

  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IPython：

  import ipython ipython.embed()  # 启动IPython交互式环境
  

  IPython提供了更多的交互式功能，如自动补全、历史记录等。

• 使用PyCharm：

  • 安装PyCharm并创建一个新项目。
  • 在代码中设置断点。
  • 点击调试按钮（通常是一个虫子图标）启动调试会话。
  • 使用调试工具栏中的功能进行调试。

• 使用Jupyter Notebook：

  %debug
  

  Jupyter Notebook是一个交互式文档，可以在其中编写代码并实时查看结果，也支持调试功能。

• 使用PyTorch的调试工具：

  • torch.autograd.profiler：用于分析计算图性能。

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

  • torch.utils.tensorboard：用于可视化张量。

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

• 日志记录：

  import logging
  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
  logging.debug('This message should go to the log file')
  

  使用Python的logging模块记录日志，可以帮助跟踪代码的执行流程和变量的状态。

• 单元测试： 编写单元测试并使用测试框架（如unittest或pytest）运行，可以确保代码的各个部分按预期工作。

  import unittest
  class TestMyCode(unittest.TestCase):
      def test_something(self):
          self.assertEqual(my_function(), expected_result)
  if __name__ == '__main__':
      unittest.main()