| p x | 변수 값 인쇄실제 사용시 쉘 스크립트로 Python 파일을 실행할 때 pdb를 사용하여 디버깅이 불가능하고 종료될 수 있다는 사실을 발견했습니다. 현재로서는 디버깅을 위해 py 파일을 직접 실행할 수만 있습니다.
3. 지정된 파일의 지정된 위치에 중단점을 설정하려면 break 명령을 사용하세요.
3.1 이 파일의 지정된 위치에 중단점을 설정합니다.
예를 들어 다음 예에서는 원하는 경우 모델의 전달()을 입력하려면 메서드에서 전달되는 동안 데이터 처리 과정을 보려면 전달()의 첫 번째 줄(예: 26번째 줄), pdb.set_trace()
에만 중단점을 설정할 수 있습니다. 때로는 모델이 매우 복잡하므로 이 방법을 사용하십시오. 프로그램이 오류를 보고하고 직접 종료하게 됩니다(이유는 모르겠습니다). 그런 다음 break 명령을 사용하여 이 줄에 중단점을 삽입하는 것을 고려할 수 있습니다. 프로그램은 앞으로()에 도달하면 중지됩니다.
import torchimport torch.nn as nnimport pdbclass EncoderLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(4, 10, (3, 3))
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 4, (3, 3))
self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x):
x=self.relu(self.conv1(x)) return self.relu(self.conv2(x))class Encoder(nn.Module): def __init__(self,num_layers): super().__init__() # encoders 由 num_layers个 EncoderLayer子层组成，每个子层结构相同，但参数不一定相同。
self.ModelList = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(num_layers)]) def forward(self, x): # ModuleList是一个list，只能通过list的操作方式（如用for循环、下标索引等）进行forward计算。
for layer in self.ModelList:
x = layer(x) return xif __name__=="__main__":
pdb.set_trace()
input = torch.rand(5, 4, 30, 30)
model = Encoder(num_layers=4)
output = model(input)
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구체적인 방법:
(1) 먼저 이전 줄에 pdb.set_trace()를 설정하여 프로그램을 중지합니다.
(2) 브레이크 26을 입력하면 됩니다. 그림과 같이:
이렇게 하면 중단점이 성공적으로 설정되고, 앞으로()에 도달하면 프로그램이 중지됩니다.
여기서 26은 줄 수입니다. 중단점 위치는 주석이 될 수 없습니다. 예를 들어 25번째 줄(주석 줄)에 중단점을 설정하면 실패합니다.
To 요약, 동일한 파일에서 중단점을 설정하는 명령은 다음과 같습니다.
break line
3.2 다른 파일의 지정된 위치에 중단점을 설정합니다.
설정하려는 중단점이 초기 실행에 없는 경우 파일, 다른 파일에서 어떻게 설정할 수 있습니까? break 명령을 사용하여 중단점을 설정하는 방법은 무엇입니까? 다음 예를 살펴보겠습니다.
3.1 코드를 3개의 py 파일로 나누어 동일한 경로에 넣습니다.
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각 파일의 내용을 살펴보세요.
run.py:
초기 pdb.set_trace( )은 run.py에 설정되어 있습니다.
import torchfrom encoder import Encoderimport pdbif __name__=="__main__":
pdb.set_trace() input = torch.rand(5, 4, 30, 30)
model = Encoder(num_layers=4)
output = model(input)
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encoder.py:
from encoder_layer import EncoderLayerimport torch.nn as nnclass Encoder(nn.Module): def __init__(self,num_layers): super().__init__() # encoders 由 num_layers个 EncoderLayer子层组成，每个子层结构相同，但参数不一定相同。
self.ModelList = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(num_layers)]) def forward(self, x): # ModuleList是一个list，只能通过list的操作方式（如用for循环、下标索引等）进行forward计算。
for layer in self.ModelList:
x = layer(x) return x
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encoder_layer.py:
import torch.nn as nnclass EncoderLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(4, 10, (3, 3))
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 4, (3, 3))
self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x):
x=self.relu(self.conv1(x)) return self.relu(self.conv2(x))
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이제 run.py를 실행하고 인코더.py의 12번째 줄에 중단점을 설정합니다. 이는 ModelList의 레이어에 대한
입니다. :
명령어는 다음과 같습니다:
break Encoder.py:12
즉, break 파일 이름: line
프로그램이 출력 = 모델(입력)에서 전달()을 입력할 수 있음을 알 수 있습니다.
이것은 작동합니다. 디버깅이 매우 쉽습니다.
초기 중단점과 대상 중단점이 동일한 디렉터리의 파일에 없으면 다음과 같은 상대 경로 아래의 파일 이름을 통해 중단점을 설정할 수도 있습니다.
(Pdb) break ../transformer/asr_model.py:91Breakpoint 1 at /local/wenet/examples/aishell/s0/wenet/transformer/asr_model.py:91(Pdb)
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4 pdb
사용 시 발견된 문제. 4.1 소프트 링크 사용 시 pdb에서 표시하는 파일 경로가 실제 경로와 일치하지 않습니다. 그림과 같이 pdb는 세 줄로 구성되어 있으며 첫 번째 줄은 파일 경로이고 두 번째 줄은 현재 실행되는 코드 줄입니다. , 세 번째 줄은 입력 명령줄입니다. 소프트 링크가 있는 경우 pdb가 표시하는 경로는 소프트 링크가 가리키는 경로이지만 실제 코드 경로는 소프트 링크의 내용을 복사한 경로이므로 반드시 확인하세요. 주의하세요.
4.2 pdb는 때때로 모델의 forward() 메소드에 중단점을 추가할 수 없습니다.
pdb는 때때로 pdb.set_trace()를 사용하여 모델의 forward() 메소드에 중단점을 추가할 수 없습니다. 오류 메시지는 다음과 같습니다. : ：
컴파일된 함수는 가변 개수의 인수를 사용할 수 없거나 defaul
아마도 "컴파일된 함수는 가변 개수의 인수를 사용할 수 없거나 기본 매개변수와 함께 키워드 전용 인수를 사용할 수 없습니다"라는 뜻일 것입니다. ”무슨 뜻인지 이해가 안 되고, 이 문제는 해결되지 않았습니다.
5. 프로그램 충돌 후 사후 디버깅: pdb.pm()
위에서 언급한 것처럼 프로그램 실행이 시작될 때 중단점이 삽입되고, pdb는 디버깅, 즉
사전 디버깅에 사용됩니다. 실제로 pdb는 사후 디버깅에도 사용할 수 있습니다. 즉, 프로그램에 버그가 있어 충돌이 발생한 후 Python 디버거를 사용하여 이를 볼 수 있습니다.
예를 들어, test.py에는 분명히 버그가 있습니다: # test.pydef add(n): return n+1add("hello")로그인 후 복사
python test.py
프로그램 충돌:
F:\PycharmProjects\pytorch_practice>python test.py
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
add("hello")
File "test.py", line 2, in add
return n+1
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str</module>로그인 후 복사
간단한 디버깅을 위해 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
python -i test.py
-i 옵션을 사용하면 다음과 같이 프로그램 종료 후 대화형 셸을 열 수 있습니다.
F:\PycharmProjects\pytorch_practice>python -i test.py
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in <module>
add("hello")
File "test.py", line 2, in add
return n+1
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
>>></module>로그인 후 복사
现在我们发现程序结束后出现了 >>> 符号，这就是python调试器。
输入命令：
import pdb
pdb.pm()
其中 pdb.pm() 用于程序发生异常导致奔溃后的事后调试，可以跟踪异常程序最后的堆在信息。
执行命令后得到：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
>>> import pdb
>>> pdb.pm()
> f:\pycharmprojects\pytorch_practice\test.py(2)add()
-> return n+1
(Pdb)
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可以发现，pdb.pm() 已经追踪到了导致程序奔溃的语句：return n+1
此时可以打印 n 的值进行检查：
(Pdb) p n'hello'(Pdb) q>>> quit()
F:\PycharmProjects\pytorch_practice>
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q 表示退出pdb调试，quit() 表示退出 python 调试器。
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