コンテキスト デコレータを使用した Pytorch のメモリ リーク問題のデバッグ
デコレーターは、Python コンテキスト マネージャーの特定の実装です。この記事では、pytorch GPU デバッグの例を通じてそれらの使用方法を説明します。すべての状況で機能するとは限りませんが、非常に便利であることがわかりました。
メモリ リークの問題のデバッグ
メモリ リークをデバッグするには、さまざまな方法があります。この記事では、コード内で問題のある行を特定するための便利な方法を紹介します。この方法は、特定の場所を簡潔な方法で見つけるのに役立ちます。
行ごとの手動デバッグ
問題が発生した場合、一般的に使用される古典的な方法は、次の例のように、デバッガーを使用して行ごとにチェックすることです。
- ##検索エンジンで pytorch のすべてのテンソルの合計数を計算する方法に関するコード スニペットを探します。たとえば、tensor-counter-snippet
- コードにブレークポイントを設定します
- tensor-counter-snippet を使用して tensor の合計数を取得します
- デバッガーを使用して次のステップを実行します
- tensor-counter-snippet を再実行し、tensor 数が正しいかどうかを確認します増加しました
- 上記の手順を複製します
def memleak_wrapper(func): def wrap(*args, **kwargs): print("num tensors start is ...") out = func(*args, **kwargs) print("num tensors end is ...") return out return wrap@memleak_wrapper def function_to_debug(x): print(f"put line(s) of code here. Input is {x}") out = x + 10 return outout = function_to_debug(x=1000) print(f"out is {out}") #输入类似这样 #num tensors start is ... #put line(s) of code here. Input is 1000 #num tensors end is ... #outis 1010
with open("file") as f: …
from contextlib import ContextDecorator class check_memory_leak_context(ContextDecorator): def __enter__(self): print('Starting') return self def __exit__(self, *exc): print('Finishing') return False
class check_memory_leak_context(ContextDecorator): def __enter__(self): self.start = get_n_tensors() return self def __exit__(self, *exc): self.end = get_n_tensors() increase = self.end — self.start if increase > 0: print(f”num tensors increased with" f"{self.end — self.start} !”) else: print(”no added tensors”) return False
import gc def get_n_tensors(): tensors= [] for obj in gc.get_objects(): try: if (torch.is_tensor(obj) or (hasattr(obj, ‘data’) and torch.is_tensor(obj.data))): tensors.append(obj) except: pass return len(tensors)
x = arbitrary_operation(x) ... with check_memory_leak_context(): y = x[0].permute(1, 2, 0).cpu().detach().numpy() x = some_harmless_operation() ... x = another_arbitrary_operation(x)
以上がコンテキスト デコレータを使用した Pytorch のメモリ リーク問題のデバッグの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
