Python pdb在Pytorch的__getitem__中断点调试

已于 2022-03-05 18:43:44 修改
阅读量3.2k 收藏 10
点赞数 14
分类专栏： # Code 文章标签： pytorch pdb dataset
于 2021-06-19 10:51:32 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qazwsxrx/article/details/118049737
版权
本文介绍如何在PyTorch Dataset的__getitem__方法中使用pdb断点调试，避免因多线程导致的错误。解决方案包括设置单线程读取数据和调整dataloader的num_workers参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题

Python的pdb断点调试不能放在pytorch dataset的__getitem__中，不然会报错

但在实际调试的过程中，__getitem__中的内容常常很关键，需要单步调试。

解决

在创建完dataset后，建立如下断点

pdb.set_trace()
dataset[0]

按s进入
就可以发现正好进入到了__getitem__中，之后就可以在通过n或者在getitem中设置其他的断点然后c进行调试了

更新

评论区有大佬提醒:

lifeplayer_: 本质是多线程造成的报错，单线程读取数据就没问题；即dataloader中的num_workers参数为0即可

经验证，修改num_workers后确实不再报错！这样改起来明显更加方便~

pytorch qwen2-vl自定义数据全量微调
weixin_42357472的博客
09-14 1147
参考：https://github.com/zhangfaen/finetune-Qwen2-VL/tree/main。运行模型保存在：train_output下。2B显存训练也很高，4090卡训练的。安装特定包，对qwen2vl支持。
PyTorch 笔记
最新发布
sumatch的博客
04-07 1244
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。PyTorch 最初由 Meta Platforms 的人工智能研究团队开发，现在属 于Linux 基金会的一部分。PyTorch 特性：动态计算图： PyTorch 的计算图是动态的，在执行时构建计算图，这意味着在每次计算时，图都会根据输入数据的形状自动变化。这为实验和调试提供了极大的灵活性，因为开发者可以逐行执行代码，查看中间结果。张量计算。
pytorch基础【2】__getitem__，__len__
wahahaha116的博客
06-17 1652
在 Python 中， 是一个特殊方法，用于定义对象的索引访问行为。它使得对象可以使用方括号 进行索引操作，类似于列表、元组和字典等内置容器类型。以下是一个简单的示例，展示了如何在自定义类中实现 方法： 详细解释 类定义: 初始化方法: 方法接受一个参数 ，并将其存储在实例的 属性中。 方法: 方法接受一个参数 ，并返回 中对应索引位置的值。这样，当你使用 时，会调用这个方法。以下是一个更复杂的示例，展示了如何使用 方法来实现一个自定义的字典类，该类可以使用键访问值： 详细解释
Pytorch __getitem__()
关于我的学习记录
12-19 598
Pytorch __getitem__()
python 调试 pdb_python pdb调试
weixin_39734458的博客
12-08 179
在交互环境中通常使用pdb.run来调试：import pdbdef pdb_test(arg):for i in range(arg):print(i)return argpdb.run("pdb_test(3)")b 函数名、行号：打断点，b可以查询所有的断点。(Pdb) b pdb_testBreakpoint 1 at c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py:3...
pytorch 中 __getitem__ ()和DataLoader
热门推荐
刚子的博客
01-08 1万+
在构建DataLoader时，需要传入参数dataset，这里可以是自己自定义数据集类，比如上图myDataset 在DataLoader 送入torch中进行训练时，会自动调用数据集类的__getitem__()方法 class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_fi...
pytorch中DataSet中的魔法__getitem__ 详解
weixin_47143359的博客
12-04 1789
首先，首先写自己的Dataset用来加载数据，并且自己的Dataset中主要包含三个魔法： init、len、getitem，其中最主要的是getitem,因为它和Dataloader关联。在训练模型之前，首先要进行数据的加载，Dataset中和Dataloader被用来加载数据。
pdb：简单的python debug (调试pytorch源码)
weixin_43561808的博客
07-17 563
pdb：简单的python debug (调试pytorch源码) #准备工作conda create -n pytorch python=3.7 conda activate pytorch #准备工作conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch conda install pdb 调试的代码： import torch import torchvision import torchvision.transforms as transform
深入浅出Pytorch宝典1.0
knighthood2001
01-15 888
深入浅出Pytorch宝典
Expected input batch_size (32) to match target batch_size (2048).的错误
03-17
- **使用调试工具**：在PyTorch中设置断点（如`pdb`或IDE调试器），逐行检查张量形状。 - **简化实验**：用极小的数据集（如1个样本）测试模型，快速定位形状变化的位置。 --- ### **总结** 该错误的本质是**张量...
pytorch的dataset里面的__getitem()__解读
qq_40178291的博客
10-07 7434
代码如下：
Pytorch自定义Dataset，及__getitem__()访问
qq_43949166的博客
07-10 739
首先，实现继承自的自定义类，并重写方法。"""初始化自定义数据集。Args:data (list): 数据列表。""""""返回数据集的大小。Returns:int: 数据集的大小。""""""根据索引获取数据项。Args:idx (int): 数据项的索引。Returns:data: 索引对应的数据项。"""实现自定义数据集类，并重写方法。通过实例化自定义数据集类并使用索引访问数据项。通常使用语法来调用方法，而不是直接调用。可以使用DataLoader。
pytorch中加载数据时常用的def __len__(self):和def __getitem__(self, index)
且视他人之疑目如盏盏鬼火,大胆地去走你的夜路
06-06 1515
__getitem__做的事情就是返回第index个样本的具体数据 __len__作用是得到长度n
pytorch __getitem__ 返回值
_茂茂的博客
06-08 5563
在pytorch中若是使用自定义数据集,需要定义Dataset类,并覆盖父类的__len__和__getitem__函数 举个例子,返回常规的数据对x, y 也可以是多个x,y 比如小样本学习中需要query support对就是两个x,两个y class MyDataset(Dataset): ''' 定义相关数据 ''' def __len__(self): return len(self.x_data) def __getitem__(self, idx):
Python.__getitem__方法
Suixing_yuan的专栏
03-03 2875
Python的魔法方法__getitem__ 可以让对象实现迭代功能，这样就可以使用for…in… 来迭代该对象了 class Animal: def __init__(self, animal_list): self.animals_name = animal_list animals = Animal(["dog","cat","fish"]) for animal ...
pytorch中__getitem__的顺序问题
qq_35576225的博客
10-09 1037
def __getitem__(self,idx): idx的范围是从0到len-1（__len__的返回值） 但是如果采用了dataloader进行迭代，num_workers大于一的话，因为是多线程，所以运行速度不一样，这个时候如果在__getitem__函，数里输出idx的话，就是乱序的。但是实际上当线程数设置为1还是顺序的。 即使线程数大于1，如果返回idx，并且在dataloader迭代后的过程中输出结果的话，还是顺序的，也就是说，多线程可能速度不一样，但是最终的结果要保证和单线程的一致 ..
pytorch复习笔记--python类中getitem的用法
牵一只蜗牛去散步
07-04 6219
当一个python类中定义了__getitem__函数，则其。3-- 结合pytorch封装并读取batch数据。1-- 类中__getitem__的作用。
PyTorch中的Dataset类为何能调用`__getitem__`？深入探究背后的机制
cda2024的博客
12-26 1133
在Python语言中，一切皆为对象，每个对象都可以有属性（即变量）和行为（即方法）。为了使得某些类型的操作更加直观且符合直觉，Python引入了一套称为“协议”的概念。协议允许程序员通过定义特定的方法来定制化对象的行为。例如，当我们使用下标访问列表元素时（如my_list[0]），实际上是调用了该列表对象的方法。这种机制赋予了Python极大的灵活性，因为只要某个类实现了相应的特殊方法，它就可以像内置类型一样参与到各种操作之中。对于Dataset类而言，就是这样一个关键性的特殊方法。
解读python 内置函数，__getitem__(),__next__(),__iter__()
qq_41166909的博客
04-16 1327
解读python 内置函数，__getitem__(),__next__(),__iter__()
Traceback (most recent call last): File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\code.py", line 90, in runcode exec(code, self.locals) File "<input>", line 1, in <module> File "D:\DevTools\PyCharm 2021.3.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\DevTools\PyCharm 2021.3.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:/Users/31035/PycharmProjects/pythonProject1/testModels.py", line 32, in <module> dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True) File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 557, in wrapper out: Union["Dataset", "DatasetDict"] = func(self, *args, **kwargs) File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3074, in map for rank, done, content in Dataset._map_single(**dataset_kwargs): File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3516, in _map_single for i, batch in iter_outputs(shard_iterable): File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3466, in iter_outputs yield i, apply_function(example, i, offset=offset) File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 3389, in apply_function processed_inputs = function(*fn_args, *additional_args, **fn_kwargs) File "C:/Users/31035/PycharmProjects/pythonProject1/testModels.py", line 10, in preprocess_function targets = [str(label) for label in examples["label"]] # 标签需转换为字符串 File "C:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\datasets\formatting\formatting.py", line 280, in __getitem__ value = self.data[key] KeyError: 'label'
03-30
<think>嗯，用户遇到了一个KeyError: 'label'的错误，我需要分析一下可能的原因。首先，用户提供的代码中，在preprocess_function函数里使用了examples["label"]，但数据集中似乎没有这个键。可能的情况有几个。 首先，用户的数据集可能确实没有名为'label'的列。这时候需要检查数据集的结构，看看实际的列名是什么。比如有时候可能叫'labels'或者'target'之类的。用户可能需要用正确的列名替换掉代码中的"label"。 其次，可能是数据预处理步骤中没有正确生成'label'列。比如在加载数据集的时候，可能需要进行一些转换或者重命名列的操作，但用户可能漏掉了这一步。这时候需要检查数据加载的代码，确认是否正确处理了标签列。 另外，也有可能在map函数调用的时候，数据集的分割方式有问题。比如，用户可能在处理训练集、验证集或测试集时，某些子集没有'label'列。这时候需要确认数据集的各个分割是否都包含所需的列。 还可能是在使用Hugging Face的datasets库时，数据集的格式不正确。比如，数据集可能是Arrow格式，但列名没有正确对应。用户可以通过打印数据集的特征信息来确认列是否存在，比如print(dataset['train'].features)。 最后，用户可能需要检查预处理函数中的变量名是否有拼写错误，比如将'label'写成了'lable'或者其他拼写错误。这时候仔细检查代码中的列名是否正确即可。 总结一下，解决这个问题的步骤应该是先检查数据集的列名，确认是否存在'label'列；如果没有，找到正确的列名并替换代码中的引用；如果有，检查数据预处理流程是否有遗漏的步骤，或者是否存在分割集的问题。同时，确保代码中的列名拼写正确，没有打字错误。</think>这个错误是Python代码中常见的KeyError，具体发生在处理数据集时尝试访问不存在的列名'label'。让我们逐步分析并解决这个问题： $$KeyError: \text{\'label\'} \Rightarrow \text{数据集中不存在名为\'label\'的列}$$ **错误原因分析：** 1. **列名不匹配**（最常见原因） - 数据集实际列名可能不是`label`（例如：`labels`, `target`, `class`等） - 预处理函数`preprocess_function`中硬编码引用了错误的列名 2. **数据预处理流程问题** - 可能在加载数据集后未正确创建`label`列 - 数据集分割（train/validation/test）中存在不一致的列名 **解决步骤：** 1. **验证数据集结构** 在调用`map`前添加检查： ```python print(dataset['train'][0]) # 查看第一条数据的结构 print(dataset.column_names) # 显示所有列名 ``` 2. **修正列名引用**（如果实际列名不同） ```python # 例如发现实际列名是'labels' targets = [str(label) for label in examples["labels"]] ``` 3. **处理多数据集分割的情况** ```python # 确保所有split都有相同列名 if 'label' not in dataset.column_names['train']: raise ValueError("标签列不存在，请检查数据集配置") ``` 4. **使用更安全的访问方式** ```python # 使用get方法带默认值 targets = [str(label) for label in examples.get("label", [None])] ``` **典型修复案例：** 假设实际列名是`sentiment`，则应修改预处理函数： ```python def preprocess_function(examples): targets = [str(label) for label in examples["sentiment"]] # 修改列名 # ...后续处理保持不变... ``` **附加检查建议：** - 确认数据集加载代码是否正确（如`load_dataset`参数） - 检查数据集版本是否更新导致列名变更 - 验证标签是否确实存在于原始数据文件中 **调试技巧：** 在调用`map`前插入断点检查数据： ```python import pdb; pdb.set_trace() # 交互式调试 ``` 通过以上步骤，您可以准确定位列名缺失的原因并进行修复。如果问题仍然存在，建议提供数据集加载代码片段以便进一步分析。
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

不再更新，请勿购买！！

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值