pycharm debug时变量值显示不出,显示太慢

本文介绍如何在Python环境中通过偏好设置启用对Gevent友好的调试器,以提高在使用Gevent异步库时的调试效率。
部署运行你感兴趣的模型镜像

Preference --> python debugger --> Gevent compatible
勾选后重跑


————————————————
版权声明:本文为优快云博主「guotong1988」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/guotong1988/article/details/103567651

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.10

Python3.10

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

PyCharmdebug 模式下遇到数据无法加载的问题时,可能涉及多个层面的原因。以下是一些常见的解决方案: 1. **检查文件编码问题**: 如果调试过程中出现类似 `SyntaxError: Non-ASCII character '\xcf'` 的错误,这通常意味着文件的编码格式不符合 Python 解释器的要求。可以在脚本的第一行或第二行添加如下声明来指定编码方式: ```python # -*- coding: utf-8 -*- ``` 此外,确保所有源代码文件都保存为 UTF-8 编码格式[^1]。 2. **确认训练数据是否正确传入**: 在某些情况下,特别是在深度学习项目中,如果断点设置在网络结构定义文件中而有实际运行到涉及数据输入的部分,则可能导致断点不会被触发。因此,在进行调试时,需要确保模型能够接收到输入数据。例如,在 `train.py` 文件中启动调试会话,并确保有实际的数据流入网络结构定义文件中的函数或类[^2]。 3. **处理远程调试卡顿问题**: 当使用 PyCharm 进行远程调试(如通过 SSH 连接到服务器),并且调试过程卡在“Collecting data...”时,可能是由于某些数据加载操作导致了性能瓶颈或者死锁。可以尝试减少 `DataLoader` 的 `num_workers` 参数值,甚至将其设为 `0` 来排除多线程问题。 ```python train_data_loader = DataLoader(train_data, batch_size=self.config.train_batch_size, sampler=RandomSampler(train_data), num_workers=0) ``` 4. **更新 PyCharm 和相关插件**: 确保使用的 PyCharm 版本是最新的稳定版本,并且所有的插件都已经更新至最新版。有时旧版本可能存在已知的问题,这些问题可能已经在新版本中得到了修复。 5. **检查环境配置**: 对于跨平台迁移后的项目,比如从 Windows 到 macOS,可能会存在路径差异或其他环境配置问题。仔细检查项目的解释器设置以及虚拟环境是否正确配置,特别是当项目依赖特定版本的 Python 解释器时。 6. **查看日志和错误信息**: 在 PyCharm 的控制台输出中查找任何异常堆栈跟踪或警告消息,这些信息可以帮助定位问题所在。 7. **重新启动 IDE 和计算机**: 有时候简单地重启开发工具甚至是操作系统可以解决一些临时性的软件冲突或内存泄漏问题。 如果上述方法都不能解决问题,建议提供更详细的错误信息以便进一步诊断问题所在。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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