"pythonPath": "/home/jiangwenjuan/cronkgqa/cronkgqa_env/bin/python3.8", "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES": "0,1,2,3"}, "console":"integratedTerminal", 1. name "name"是多组参数调试时使用的。"configurations"中的一个实例则为一个debugger程序配置,当想增加多个debugger程序时(如你可能需要两组...
"request":"launch","program":"demo.py","console":"integratedTerminal","justMyCode":true,#false可以允许调试库代码"args":[],"cwd":"${workspaceFolder}/demo","env":{"task":"panoptic",// 添加临时环境变量"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"1","PYTHONWARNINGS":"ignore"//能够忽略python warning, 相当于...
这样之后使用 pyd 命令 替代 python 就能在命令行中起debug了,如下所示 pyd tools/train.py configs/rotated_retinanet/rotated-retinanet-hbox-le135_r50_fpn_1x_dota.py 如果你想debug的时候选择GPU,就只需要在命令的前面加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=x 就行了 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 pyd tools/train.py con...
env: 可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES,指定训练使用的GPU,等价于:CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" train.py, 支持DP训练模式,但DDP多GPU 并行训练调试不支持 justMyCode: 设为true的话,只调试项目中的代码,如果设为false的话可以调试python库文件中的代码。 2. 使用debugpy工具调试 大多数情况下,使用VSCode调试Python...
"CUDA_VISIBLE_DEVICES": "\"0,1,2,3\"" }, "justMyCode": false } ] } 步骤四:开始调试 在需要调试的代码处设置断点 点击左上角的绿色箭头(或按下F5)开始调试 方法二:监听端口调试 这种方法需要修改训练代码,适用于特定场景。 步骤一:添加调试代码 在训练的主函数(例如...
#1.点击debug键 #2.程序运行到断点处停止 #3.显示结果 #4.进行单步调试 #注意: # 查看gpu使用情况 gpustates # 指定gpu export CUDA_VISIBLE_DEVICES="1,2" && python xxx.py 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 针对带参数如何debug:在launch.json里面指定写死的参数 ...
"env":{"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0"},"args":["--port","1593"] 其他的配置项可参见Set configuration options。 小结 使用高效率生产力工具等于珍惜生命!现在可以愉快地coding了! 参考 https://code.visualstudio.com/docs Python in VS Code
一,安装CUDA及cuDNN 1,1 前期准备 首先需要确认这台机器的显卡知否支持CUDA,自行查阅这个网址 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 看看你的显卡型号是否在列表之中。 然后准备好相关安装包,因为我现在这台机器已经安装了python3.5,所以我选择了cuDNN V6.0: ...
{"version":"0.2.0","configurations":[{"name":"main.py","type":"python","request":"launch","program":"${workspaceFolder}/main.py","console":"integratedTerminal","justMyCode":false,"args":["--config","param.ini",],"env":{"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0",},},]}...