Unity使用MonoDevelop快速调试

Unity与VSCode开发环境配置全攻略:解决智能提示与调试难题 在软件开发中,集成开发环境(IDE)的配置与代码智能感知(IntelliSense)是提升效率的核心。其原理在于IDE通过解析项目文件(如.csproj)和后台语言服务器(如OmniSharp)来构建代码模型,从而实现精准的代码补全、导航和错误检查。这项技术的价值在于将开发者从繁琐的语法记忆和手动查找中解放出来,显著降低认知负荷,尤其适用于Unity这类涉及复杂API和实时编辑的游戏开发场景。然而,环境配置不当常导致智能提示失效、调试器无法附加等问题,根源多在于.NET SDK版本不匹配、项目文件生成不完整 阅读详情

目标:

下面这篇教程详细介绍了如何挖掘MonoDevelop的强大调试功能:

  • 如何在不重新编译工程的情况下调试
  • 如何查看调用堆栈
  • 如何跟踪变量值的变化

使用MonoDevelop调试

首先最重要的是你不再需要为了调试而编译你的工程。很多人包括我在内,都不知道这个特性而花费很多时间在MonoDevelop里编译,然后在Unity的编辑器里调试,而你再也不需要这么做了。

首先,不要用MonoDevelop编译你的游戏,不同版本的Mono编译的结果可能与你的Unity支持的不一致!

第一步关闭MonoDevelop编译。方法:打开MonoDevelop的菜单Options > Unity > Debugger,取消"Build project in MonoDevelop"。

然后在MonoDevelop中编写你的代码,保存后让Unity编译 - 这个方式真是极好的。

如果要调试代码,只需在MonoDevelop中打开Run->Attach To Process menu,然后选择Unity Editor即可。

完成这些设置后,你可以设置断点或者程序会在有异常的地方中断,这样你可以方便的在监视窗口查看变量值的变化。

调试死锁

有时候你的程序会出现死锁,比如下面就是个经典的案例:

IEnumerator SomeCoroutine()
{
      yield return new WaitForSeconds(2);
      while(Input.GetKeyDown(KeyCode.Space))
      {
           transform.position += transform.forward * Time.deltaTime;
           // yield return null;
      }
}

一旦你敲下了空格,代码执行将陷入死循环,再也无法结束并返回到编辑器界面(我们忘记了yield return null)。

如果你的游戏发生了这样的死锁,你只需点击Run -> Pause,然后你就可以看到调用堆栈从而找到问题所在了。

指导视频

这段视频非常值得观看,介绍了很多调试的小技巧,能大幅度提升你的工作效率(该视频在YT上,同学需自备梯子)。
视频地址:Debugging With MonoDevelop


原文地址:http://unitygems.com/debugging-game-monodevelop/
本人只负责翻译,版权仍归原作者所有,如需转载,请注明该出处!

告别MonoDevelop!3分钟将VSCode设置为Unity默认编辑器(2024最新版) 本文为Unity开发者提供了一份2024年最新、高效的VSCode配置指南。详细介绍了如何快速将VSCode设置为Unity默认编辑器,涵盖环境准备、核心配置、必备插件安装以及高级优化与排错技巧,旨在帮助开发者告别MonoDevelop,显著提升编码效率与开发体验。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Shepherdog
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