pytorch的debug

最新推荐文章于 2024-09-18 21:10:29 发布

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pytorch的debug真玄幻，GPU上运行时debug会错误定位，听我的，代码出错时一定要切换到CPU上运行，才能正确定位

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

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编译pytorch debug blog

weixin_43561808的博客

07-15

261

cmake pytorch debug blog 1.use proxy to clone 2.go to readme of pytorch and install from source 3. add export DEBUG=1 4. add export MAX_JOBS=4 5. to clean to the mess, use python setup.py clean

InfoGAN原理PyTorch实现Debug记录

ningmengzhihe的博客

06-28

1512

InfoGAN原理PyTorch实现Debug记录

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Python-使用PySnooper调试PyTorch代码

08-11

Debug PyTorch code using PySnooper

如何对Pytorch进行“深入”的DEBUG

老潘的博客

01-30

4213

前言我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。举个栗子，例如torch.rand(3, 4)这个函数，在Python我们无法通过python端debug进入其内部实现，也无法找到其定义，自然也无法探索其具体的实现细节，所以，为了更好地对Pytorch进行探索和调试，有必要对Pytorch的C++部分进行debug。准备工

Pytorch Debug Log

ahxieqi的博客

03-31

866

2019 March 31 pytorch Pytorch Debug Log 1. 模型与参数的类型不符 Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same TensorIterator expected type torch.cuda.FloatTensor ...

pytorch查看模型weight与grad方式

12-17

在用pdb debug的时候，有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息，如何查看呢？ 1. 首先把你的模型打印出来，像这样 2. 然后观察到model下面有module的key，...补充知识：查看Pytorch网络的各层输出(feature

【Pytorch Debug】加载保存模型每次推理结果都不同 / unexpected_keys或者missing_keys / torch.nn.DataParallel( ).cuda()

weixin_46318945的博客

10-29

2501

【bug描述】：模型为仅保存参数的模型，已确定加载语句 “没有问题” ，且每次测试的图片数据固定，但是每次推理得到的结果都不一样。【bug分析】：实际上在加载模型并不是完全没有问题，在使用如下加载语句时出现 cnn.load_state_dict(torch.load(os.path.join(MODEL_PATH,"model.pth"))['model']) #保存语句如下： #torch.save({ # 'model':cnn.state_dict(), # 'optimiz.

pytorch 进行分布式调试debug torch.distributed.launch 三种方式

flyingluohaipeng的博客

01-10

1万+

当进入pdb调试后，跟原先使用pdb调试命令一样，可以在线打断点（再使用pdb命令添加多个断点），也可以逐行执行代码，也能查看变量。唯一缺点是分布式调试需要在代码前手动加上pdb.set_trace()这一行代码，手动打第一个断点。命令行添加pdb后，进入调试的代码在launch.py中，打断点到主程序后，无法进入到住程序里面，------？

pytorch debug

taitoushiyun的博客

05-21

333

PyTorch使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练的一个BUG，已解决

【PyTorch基础教程19】Debug指南（学不会来打我啊）

发现问题，并解决问题，批判性思维

12-12

6010

学习总结文章目录学习总结一、ipdb介绍二、小栗子三、在pytorch中debug3.1 pytorch和ipdb结合的好处3.2 常见的错误有如下几种：Reference 一、ipdb介绍代码量少时debug：使用print和log调试代码； better做法：一遍运行一遍检查里面的变量和方法。 pdb是python交互式的调试工具，其作用：根据需求跳转到任意的python代码断点查看任意变量、单步执行代码甚至修改变量的值，不必重启程序 ipdb是增强版的pdb，提供了调试模式下的代码自动补

Python/Pytorch debugging

xiaoliyu_的博客

11-07

631

记录我的pytorch debug之路，持续更新。 1. OMP Error#15 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous,

pytorch debug版本编译

weixin_38718148的博客

09-18

377

有方案解决依赖分析算子dispatch流程，因此需要编译debug版本，方便跟踪dispatch流程。

pytorch-debug-1

qq_33936667的博客

08-03

354

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 报错信息为一个inpalce操作和梯度冲突了１．什么是inplace操作？ inplace操作即用该变量更新该变量自己的值，形如下面的ｘ+=1 b=x.exp_()(x.exp_()inplace操作了) 2.错误产生的原因如下面代码对结果backward()就会报RuntimeErro

python、pytorch调试工具——ipdb

hajungong007的博客

05-19

6150

1、安装： pip install ipdb 2、使用：在代码开头import ipdb，如下： try: import ipdb except: import pdb as ipdb 在需要开始调试的地方加入语句： ipdb.set_trace() 当代码执行到上面那条语句时，会进入debug模式。 3、常用命令： n (下一个)，next单步执行 EN...

pytorch调试整理

whyerdiku的博客

03-04

3126

RuntimeError: reduce failed to synchronize: device-side assert triggered 原因：使用BCE loss的时候，网络的输出没有用sigmoid函数激活。BCE loss的输入需要在[0,1]之间。解决方法：nn.Sigmoid() https://github.com/pytorch/pytorch/issues/5560...

Pycharm中debug使用学习

weixin_44563655的博客

10-23

2693

由于自己在pycharm 看代码debug过程中，很多不熟练并且模棱两可

pycharm 远程连接服务器并且debug, 支持torch.distributed.launch debug

无左无右的博客

07-27

5438

未经允许，本文不得转载，vx：837007389。

pycharm单步调试

qq_48939666的博客

07-10

5816

debug模式点击运行标志旁的小甲虫标志级进入debug模式，也可以右键代码进入 debug模式中的按键解释断点设置在代码前左键点击会生成红色的点开始debug 点击小甲虫标志之后，代码会停在红点的前一行，并且会把每一行的数据大小，类型给显示在对应的代码后面，控制框也可看到之后可以使用单步调试也就是F8让他逐行运行代码运行经过数据转入代码之后可以看到 batch_xs,batch_ys中的数据信息，包括他的最值、类型、元素数量以及shape。当需要跳过循环的时候可以使用F9跳到光标

Pycharm debug调试教程（零基础轻松上手）

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03-08

### 如何在 VSCode 中调试 PyTorch 为了有效地在 Visual Studio Code (VSCode) 中调试 PyTorch 应用程序，可以遵循一系列配置方法来设置开发环境。确保安装了 Python 扩展以及 Pylance 或 Microsoft Python Language Server 来增强 IntelliSense 和调试体验。 #### 安装必要的扩展和工具首先，需确认已安装最新版本的 Python 解释器并将其路径正确配置于 VSCode 设置中。接着通过 Extensions 市场安装 Python 插件，该插件提供了丰富的功能集用于编写、运行和调试 Python 代码[^1]。 #### 配置 launch.json 文件创建 `.vscode` 文件夹并在其中建立 `launch.json` 文件以定义启动配置项。对于 PyTorch 调试而言，推荐采用如下模板： ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Current File with PyTorch", "type": "python", "request": "launch", "program": "${file}", "console": "integratedTerminal", "justMyCode": false, "env": { "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}" } } ] } ``` 此配置允许用户直接从当前文件开始执行，并启用集成终端显示输出结果；同时禁用了仅限我的代码模式(`justMyCode`)以便能够深入到库函数内部进行跟踪分析。 #### 使用断点和变量监视利用左侧边栏上的红点图标可以在任意行插入断点，当程序暂停时可查看局部变量值或者全局状态变化情况。此外还可以右键点击编辑区空白处选择“Watch Expression”，输入表达式后即可实时监控其取值变动状况。 #### 利用日志记录辅助排查错误适当增加 logging 输出有助于理解模型训练过程中的数值流动特性及其潜在异常现象。可以通过修改源码加入更多详细的打印语句，亦或是借助第三方包如 tensorboardX 实现可视化效果更佳的日志展示方式[^2]。 #### 处理 CUDA 错误提示信息如果遇到涉及 GPU 加速运算方面的难题，则建议参照官方文档说明完成相应驱动程序及依赖组件（例如 cuDNN）的安装工作。按照特定操作系统给出的操作指南逐步操作直至成功加载所需资源为止[^3]。