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

最新推荐文章于 2024-10-24 22:59:33 发布
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分类专栏： # python 文章标签： python pycharm 服务器
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pycharm 远程连接服务器并且debug, 支持torch.distributed.launch debug



step1：下载专业版本的pycharm

在这里插入图片描述

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html
首先，你需要有个专业版本的pycharm，并且要有激活码，有需要激活码的可以私信我，我这里的激活码全部最新的pycharm都可以激活，以下激活码只是样例，过期了。

NXHAY2OW76-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJOWEhBWTJPVzc2IiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoiSHVuYW4gSW5zdGl0dXRlIG9mIFNjaWVuY2UgYW5kIFRlY2hub2xvZ3kiLCJhc3NpZ25lZU5hbWUiOiJ6b2xhIGdhcm1zIiwiYXNzaWduZWVFbWFpbCI6InpvbGFfZ2FybXNAaG90bWFpbC5jb20iLCJsaWNlbnNlUmVzdHJpY3Rpb24iOiJGb3IgZWR1Y2F0aW9uYWwgdXNlIG9ubHkiLCJjaGVja0NvbmN1cnJlbnRVc2UiOmZhb
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Pycharm 调试debug torch.distributed.launch
liu_yuan_kai的博客
07-13 9376
整理一下怎么用pycharm来调试torch.distributed.launch 我在服务器用的是sh./train.sh，但是我需要在pycharm中查看变量，调试我的程序。 我的train.sh内容如下： #!/bin/bash PORT=${PORT:-29530} python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=$PORT\ train.py --model DD.
Pycharm远程服务器debug
qq_46147236的博客
11-09 946
注意先设置断点debug后，再选择Edit Configurations设置参数。连接好服务器后，这篇写的是如何在本机debug服务器上代码。2. 添加在服务器创建的虚拟环境中python解释器的位置。pycharm中连接远程服务器的教程看我前面一篇。1.在pycharm设置中添加远程服务器环境。可以把.args参数配置文件直接复制到这。点击ok就可以开始debug了。
「图文详解」Pycharm 远程服务器Debug
绿色羽毛
10-24 3348
首先声明一点，社区版的无法使用，需要使用才可以使用，至于密钥可以去TB购入，价格低廉、有效期长相信很多小伙伴会面临本地电脑显存不够，但是服务器代码又无法直观的调试，只能靠打日志的方法查看结果，对于普通程序员可能勉强够用，但是对于一名深度学习算法工程师而言，这真的一点也无法接受，因为算法工程师对变量的各个属性以及变量的维度变化十分看中，这个是靠打日志无法实现的，所以必须上远程Debug方法，目前采用此方法使用了大半年了，基本跟本地Debug 一样，在此整理分享给大家，此外也为了方便日后，自己查阅。
pycharm远程连接服务器进行debug
m0_64963400的博客
10-15 843
pycharm连接远程服务器进行debug
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 5439
未经允许，本文不得转载，vx：837007389。
Python 远程debug
masterShaw的博客
06-24 798
1. 创建一个deployment 2. 选择sftp，设置相应参数connection 3. 设置mappings 4.这些设置好之后，进入run--edit configurations， 5. 要在程序入口的.py文件开头中添加一段代码： 参考资料：https://blog.csdn.net/fawn2315/article/details/2430408...
【PyTorch】PyCharm远程连接服务器，调试torch.distributed.launch分布式程序
qq_45792472的博客
11-11 2837
【PyTorch】PyCharm远程连接服务器，调试torch.distributed.launch分布式程序
pytorch 进行分布式调试debug torch.distributed.launch 三种方式
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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，------？
PyCharm SSH远程开发配置与torch.distributed.launch分布式程序调试
sinat_24424445的博客
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PyCharm SSH远程开发设定
PyCharm 远程debug 快速上手
JineD的博客
09-22 3035
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Python远程交互式debug
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简介在日常开发时，会有一些痛点，常规的方式无法debug，如：生产环境与测试环境不完全一致，在测试环境，一些场景无法复现程序日志不够细致需要通过交互式调试快速定义问题，并需要尝试更改变量的值来复现很明显，不是特殊时刻，无需考虑远程debug的形式。远程DebugPyCharm提供远程debug，但比较重，这里我们通过remote-pdb（https://github.co...
Pycharm配置远程解释器，并在本地连接服务器进行远程Debug
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10-14 626
因为最近需要研究一篇论文的代码，但是代码因为是放在服务器上的，一行一行肉眼去看很难懂代码的实际运行逻辑和用到的方法，所以就想尝试在本地使用Pycharm连接服务器进行远程的debug和运行。
探索高效Python远程调试：PyDev.Debugger
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pycharm远程debug
⛄
01-13 835
pycharm 远程连接
python远程调试运行
qq_39500910的博客
05-26 1834
实验室购置了一台服务器和几个高性能GPU，为了提高利用率，所有同学需远程访问服务器调试python程序。 软件 xshell是ssh远程连接的网站，也可以使用其他方式，但是我之前一直用这个，就没去学其他的了。 anaconda是python包管理的工具。 jupyter和pycharm是python的调试工具。 另外多插一句嘴，现在很多人直接用的vscode里面的插件进行远程调试。因为我习惯了anaconda+pycharm的组合套，所以就没学vscode，但是感兴趣的读者可以去尝试一下，听说很好
pycharm远程连接debug
qq_44482186的博客
12-05 1277
本文是基于已经跑通的远程连接项目，编译器等都已经配置好。因为之前只是跑通别人的代码，没有debug需求，今天要用到debug功能，并且要基于远程服务器，所以有了这篇文章
实现pycharm运行.sh文件并在远程访问上调试debug
qq_51895026的博客
06-13 4948
在运行python文件时，往往会有很多参数的设定，主要分为两部分，一部分是python xxx.py文件之前的，是非脚本文件的参数，可以通过写入配置文件或脚本文件来完成；另一部分是python xxx.py之后的参数，这些参数可以在edit configurations来添加。之前找了很久在运行.sh命令行怎么debug。然后点击Apply,OK。debug时参数的位置。
python 远程调试 pydevd pycharm
qq_21076851的博客
06-20 2045
pdb调试远程服务器或者容器中的python程序非常的不方便，下面介绍一下怎么使用pycharm调试远程程序。
PyCharm远程调试（Remote Debugging with PyCharm）
12-09 389
前言 　　宿主机：Win7，PyCharm2018.3.1（Professional Edition） 　　虚拟机：VirtualBox，Ubuntu 18.04.1 LTS，Anaconda 5.3.1，conda创建的Python 3.6虚拟环境selenium_3.6_demo 　　目的：PyCharm使用selenium_3.6_demo的解释器调试Win7上的代码 ...
python -m torch.distributed.run python -m torch.distributed.launch
最新发布
01-19
### 正确使用 `python -m torch.distributed.run` 和 `python -m torch.distributed.launch` #### 使用 `torch.distributed.launch` 为了启动多进程分布式训练，可以利用 `torch.distributed.launch` 命令。此工具简化了设置多个GPU上的并行处理过程。具体来说： 可以通过如下命令查看可用选项[^1]： ```bash python -m torch.distributed.launch --help ``` 执行带有特定参数的分布式训练任务时，通常采用以下形式调用该命令: ```bash python -m torch.distributed.launch \ --nnodes=1 \ --node_rank=0 \ --nproc_per_node=8 \ train_script.py (--arg1 val1 ... argN valN) ``` 这里 `-nnodes`, `-node_rank`, 和 `-nproc_per_node` 参数分别指定了节点数量、当前节点排名以及每台机器上使用的GPU数目。 对于调试目的，在集成开发环境(IDE)如PyCharm中配置远程服务器连接来进行断点调试是可行的方法之一；另外还有两种主要途径支持更灵活地调整和监控程序行为[^2]。 #### 使用 `torch.distributed.run` 相比之下，`torch.distributed.run` 是较新的接口设计用于替代旧版的 `launch` 工具。它提供了更加简洁易懂的方式去管理集群资源分配，并且兼容更多类型的后端通信协议（例如 NCCL, Gloo）。基本语法结构相似但有所改进: 要发起一次跨多设备的学习流程，可参照下面的例子[^3]: ```bash python -m torch.distributed.run \ --standalone \ --nnodes=1 \ --nproc_per_node=8 \ training_script.py (--args...) ``` 值得注意的是，当从基于 `torch.distributed.launch` 的现有项目迁移到新API时，除了更新命令外，可能还需要适当修改源码内的初始化逻辑以适应变化后的API特性。
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