把pytorch 源码放在子目录,让测试代码和它同级的目的是可以在 vscode 中正确地跳转,否则 vscode 调试过程中无法进入到 pytorch 的 python 源码中。这和 python setup.py 是使用 install 还是 develop 有关,本文统一使用 install 。(欢迎勘误) C++ 源码跳转 由于早期 C/C++ 插件存在内存泄漏问题,因此个人现在偏向于...
另外我补充一点,通过设置DEBUG=1,调试pytorch时gdb既能进入pytorch的C源码,也能进入python的源码,python不需要自己编译也是没有问题的(最初我以为这是必须的,后来发现直接用anacon的python编译pytorch一点问题都没有)至于为什么能进入python库的C源码,我也不知道,有时间得再细看一下pytorch编译部分,找到解压python源码包...
另外我补充一点,通过设置DEBUG=1,调试pytorch时gdb既能进入pytorch的C源码,也能进入python的源码,python不需要自己编译也是没有问题的(最初我以为这是必须的,后来发现直接用anacon的python编译pytorch一点问题都没有)至于为什么能进入python库的C源码,我也不知道,有时间得再细看一下pytorch编译部分,找到解压python源码包...
学习PyTorch C++源码,想要在本地配置单步调试的测试环境,在网上查了一些文章,总结下自己最终跑通流程的信息,希望可以帮到你。 准备 下载Pytorch源码,Vscode软件等。 Conda配置python3.8环境。 测试的代码版本是:c263bd43e8e8502d4726643bc6fd046f0130ac0e(pytorch 2.0.0) 编译Debug版本的Pytorch 编译命令:DEBUG=1 ...
首先我们需要Pycharm+VSCODE(linux端),当然也要有python环境和gdb(这个一般都有),然后创建虚拟环境并编译Pytorch的源码。 既然要对Pytorch的源码进行debug,首先我们需要对Pytorch的源码进行编译。编译时需要修改DEBUG环境变量,编译Debug版的pytorch,命令为DEBUG=1 python setup.py install,更多详细的编译步骤看下面这篇文章...
AutogradMetaInterface 实际上是在 TensorImpl.cpp 中, 所以点击右上角 "choose file " 并找到 D:\local_external\pytorch\c10\core\TensorImpl.cpp, 调试器的符号文件.pdb将会正确对应到 pytorch仓库的源码文件了, 并且pytorch仓库的其他源码文件也被自动对应上了,至此 能够调试pytorch cpp了。
pytorch源码开发:在Ubuntu中的编译调试(C语言源码级调试) 编译pytorch时一定要使用python setup.py build develop,还要设置DEBUG=1,不然无法进入源码。 下面是一个gdb调试pytorch程序的过程,有兴趣的可以参考。我要说明的是,gdb调试不是必须的,如果你C++语言掌握得比较好的话,直接读源码效果应该也是不错的,pytorch的源...
Pytorch源码编译简明指南 编译好Pytorch之后,我们用VSCODE打开Pytorch的目录,打开整个工程文件,然后点击左侧的debug图标第一次启动debug,VSCODE会提示我们添加launch.json配置文件,这个文件在.vscode目录下。 然后我们修改launch.json文件,主要是修改program这一栏为python解释器的路径,其他的不用改动: ...
首先从优化器本身开始学习,学习了优化器的基本属性和方法,并通过代码调试的方式了解了优化器的初始化和使用原理。然后学习了常用的优化器,介绍了两个非常关键的概念学习率和动量, 学习了SGD优化器。优化器中非常重要的一个参数就是学习率,在模型的训练过程中,对学习率调整非常关键,所以最后又学习了学习率的6种调整...
该层所有的源码都是由Python编写,这也符合前面所说的PyTorch设计思想-——将C++框架集成到Python里 实现接口层(C++)。该层的主要功能我认为有两个: Python 扩展。通过Python提供的C API将Python应用层与C++实现层绑定起来,使用户在享受Python语言提供的便捷优势时也可以同时享受到C++语言提供的性能优势 Autograd系统...