env: 可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES,指定训练使用的GPU,等价于:CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" train.py, 支持DP训练模式,但DDP多GPU 并行训练调试不支持 justMyCode: 设为true的话,只调试项目中的代码,如果设为false的话可以调试python库文件中的代码。 2. 使用debugpy工具调试 大多数情况下,使用VSCode调试Python...
1.建立Python工作区,自己在电脑中建立一个文件夹用于存放自己之后所编写的代码。 用VS Code打开刚才建立的文件夹,VSCode > file > open folder。 2.选择python解释器,在VSCode中,Ctrl+Shift+P 或者 View > Command Palette,打开命令面板输入Python: Select Interpreter,选择环境,此时,VSCode自动为你生成settings.json...
"--nproc_per_node=2","--master_port=29320","tools/test_multi_batch.py",// "--config",// "--checkpoint",// "runs/s1/latest.pth","--eval","segm","--out_dir","./result/annota","--eval-options","classwise=True","--launcher","pytorch"],"env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"...
"CUDA_VISIBLE_DEVICES": "\"0,1,2,3\"" }, "justMyCode": false } ] } 步骤四:开始调试 在需要调试的代码处设置断点 点击左上角的绿色箭头(或按下F5)开始调试 方法二:监听端口调试 这种方法需要修改训练代码,适用于特定场景。 步骤一:添加调试代码 在训练的主函数(例如...
在配置VSCode中的Python开发环境时,首要步骤是创建并配置launch.json文件与tasks.json文件。在launch.json中,需要配置program、实际gdb的路径以及预运行任务"xx"。"xx"代表在调试前执行的任务,例如可以是编译或构建程序。在tasks.json中,需要将label设置为"xx"。例如设置为"debug"。完成配置后,即可通过 ...
一,安装CUDA及cuDNN 1,1 前期准备 首先需要确认这台机器的显卡知否支持CUDA,自行查阅这个网址 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 看看你的显卡型号是否在列表之中。 然后准备好相关安装包,因为我现在这台机器已经安装了python3.5,所以我选择了cuDNN V6.0: ...
因此需要对其进行简化。简化Debug命令 本节通过添加别名的方式简化debug命令。在Linux系统中的~/.bashrc文件中添加以下命令：然后执行以下命令：之后，使用pyd命令替代python，就可以在命令行中启动调试了，如下所示。如果你需要选择GPU进行调试，只需在命令前加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=x即可。
GPU利用率低 nvidia-smi -l 1 调整CUDA_VISIBLE_DEVICES变量 存储空间不足 df -h /mnt/cloudfs 申请存储配额或清理缓存 通过本指南的系统性实践,开发者可充分释放蓝耘元生代智算云与VSCode结合的潜能,将云端AI开发效率提升300%以上。建议定期关注智算云平台的版本更新公告,获取最新功能特性。相关...
"cwd":"${fileDirname}" // 设置相对路径,在debug时可以切换到当前文件所在的目录。 3显式指定显卡 env:对象,启动程序时传递的环境变量 "env":{ "CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0,1,2,3"}, 4调试时传入命令行参数 args:启动程序时传递的参数 调试带参数的python文件 "args": ["-a","123", "-b", "456...