举个栗子,例如torch.rand(3, 4)这个函数,在Python我们无法通过python端debug进入其内部实现,也无法找到其定义,自然也无法探索其具体的实现细节,所以,为了更好地对Pytorch进行探索和调试,有必要对Pytorch的C++部分进行debug。 准备工作 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),...
然后以debug模式运行pytorch代码(在pycharm中点击debug按钮),在console中可以看到此时的进程是28536。 点击VSCODE中的debug,这个我们之前已经进行了设置: 此时输入我们之前的进程号,进行attach,注意此时可能系统会要求root权限,输入y确定就好。 等待一会之后(time.sleep的时间),我们就可以看到程序在我们设置的断点处停了下...
即每次迭代训练到这里的时候就会进入debug模式 首先先将训练运行起来: user@home:/opt/user/dogcat/chapter6$ python main.py train --env=main --train-data-root=./data/train/ --lr=0.005--batch-size=32--model='ResNet34'--max-epoch=100--load-model-path=None --debug-file=./tmp/debug user ...
然而,最大的问题莫过于调试与理解优化之后的代码:如果加上torch.compile真的就能够跑通,那是最好的了;但是如果出了问题,面对成千上万行不知道从哪里冒出来的报错信息,很多人就束手无策了。 经过这几个月的努力,我终于为torch.compile加上了debug的功能,我们可以用熟悉的调试器,调试动态生成的代码。 话不多说...
在C++中使用Libtorch需要在项目属性中修改6个配置,分别是语言版本、附加包含目录、命令行、附加库目录、附加依赖项和环境变量,Debug和Release版本均是如此。 1. 准备工作 首先,我们在Pytorch官网下载Libtorch的安装包,并按照自己的CUDA版本下载对应的文件,Debug和Release版本均要下载。Libtorch的下载地址为:START LOCALLY。
C语言级调试版 Python不一定要调试版,但我个人喜好就是弄个调试版的。 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...
C语言级调试版 Python不一定要调试版,但我个人喜好就是弄个调试版的。 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...
在 Efficient PyTorch 这一部分中，作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧，第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。 在阅读这篇文章之前，你需要对 PyTorch 有一定程度的了解。 好吧，从最明显的一个开始： 建议 0：了解你代码中的瓶颈在哪里 命令行工具比如 ...
下面我们再以人民币二分类的实验中的交叉熵损失为例子,看看损失函数是如何创建和使用的,背后的运行机制又是什么?哈哈哈,下面就得来一波调试了。这次是损失函数的学习,所以我们在定义损失函数和使用损失函数的地方打上断点,并且开始 debug: 程序运行到第一个断点处,我们步入,就到了 loss.py 文件中的一个 class...