| Drucken Sie den Wert der Variablen Bei der tatsächlichen Verwendung haben wir festgestellt, dass beim Ausführen einer Python-Datei mit einem Shell-Skript das Debuggen mit pdb möglicherweise nicht möglich ist und das Programm beendet wird. Derzeit können Sie die py-Datei nur zum Debuggen direkt ausführen.
3. Verwenden Sie den Befehl „break“, um einen Haltepunkt an der angegebenen Stelle in der angegebenen Datei zu setzen Um die vorwärts() des Modells einzugeben Um den Datenverarbeitungsprozess während der Vorwärtsausbreitung in der Methode anzuzeigen, können Sie nur einen Haltepunkt in der ersten Zeile von vorwärts() (d. h. Zeile 26) festlegen, pdb.set_trace()
Aber Manchmal ist das Modell sehr komplex. Verwenden Sie diese Methode. Dadurch meldet das Programm einen Fehler und wird direkt beendet (ich kenne den Grund nicht). Dann können wir in Betracht ziehen, mit dem Befehl break einen Haltepunkt in diese Zeile einzufügen Das Programm stoppt, wenn es vorwärts() erreicht. 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)
Spezifische Methode:
(1) Setzen Sie zunächst pdb.set_trace() in einer beliebigen vorherigen Zeile, um das Programm zu stoppen.
(2) Geben Sie einfach Pause 26 ein. Wie im Bild gezeigt:
Auf diese Weise wird der Haltepunkt erfolgreich gesetzt und das Programm stoppt, wenn es vorwärts () erreicht. Die 26 ist hier die Anzahl der Zeilen. Es ist zu beachten, dass die Haltepunktposition kein Kommentar sein kann. Wenn wir beispielsweise einen Haltepunkt in Zeile 25 (Kommentarzeile) setzen, schlägt dies fehl:
To Zusammenfassend lautet der Befehl zum Festlegen eines Haltepunkts in derselben Datei: 
break line
3.2 Setzen Sie Haltepunkte an bestimmten Stellen in anderen Dateien
Wenn sich der Haltepunkt, den Sie festlegen möchten, nicht im ersten Lauf befindet Datei, wie kann man sie in anderen Dateien festlegen? Wie verwende ich den Befehl break, um einen Haltepunkt festzulegen? Schauen wir uns dieses Beispiel an:
Teilen Sie den 3.1-Code in drei py-Dateien auf und platzieren Sie sie im gleichen Pfad:
Sehen Sie sich den Inhalt jeder Datei an: run.py:
Initial pdb.set_trace( ) ist in run.py festgelegt.
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)
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
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)) Jetzt führen wir run.py aus und setzen einen Haltepunkt in Zeile 12 von Encoder.py, der für die Ebene in ModelList ist :
Der Befehl lautet:
break encoder.py:12
das heißt, break filename: line Wir können sehen, dass das Programm vorwärts() von Ausgabe = Modell(Eingabe) eingeben kann: Das funktioniert Sehr einfach zu debuggen. Wenn sich der anfängliche Haltepunkt und der Ziel-Haltepunkt nicht in der Datei im selben Verzeichnis befinden, können Sie den Haltepunkt auch über den Dateinamen unter dem relativen Pfad festlegen, z. B.:
(Pdb) break ../transformer/asr_model.py:91Breakpoint 1 at /local/wenet/examples/aishell/s0/wenet/transformer/asr_model.py:91(Pdb)
4 Bei der Verwendung von pdb wurden Probleme gefunden
 4.1 Bei Verwendung von Softlinks stimmt der von pdb angezeigte Dateipfad nicht mit dem tatsächlichen Pfad überein. Wie in der Abbildung gezeigt, besteht pdb aus drei Zeilen. Die erste Zeile ist der Dateipfad, die zweite Zeile ist die aktuell ausgeführte Codezeile und die dritte Zeile ist die Eingabebefehlszeile. 
Wenn ein Softlink vorhanden ist, ist der von pdb angezeigte Pfad der Pfad, auf den der Softlink verweist, aber der tatsächliche Codepfad ist der Pfad, der den Inhalt des Softlinks kopiert. Diese beiden Pfade sind also unterschiedlich Passt auf.
4.2 pdb kann manchmal keine Haltepunkte in der Methode „forward()“ des Modells hinzufügen. pdb kann manchmal keine Haltepunkte in der Methode „forward()“ des Modells hinzufügen : ：
Kompilierte Funktionen können keine variable Anzahl von Argumenten annehmen oder nur Schlüsselwortargumente mit Standardparametern verwenden.
Bedeutet wahrscheinlich: „Kompilierte Funktionen können keine variable Anzahl von Argumenten annehmen oder Nur-Schlüsselwortargumente mit Standardparametern verwenden.“ „Ich verstehe nicht, was es bedeutet, und dieses Problem wurde nicht gelöst. 5. Post-Debugging nach dem Absturz des Programms: pdb.pm()Wie oben erwähnt, werden Haltepunkte eingefügt, wenn das Programm gestartet wird, und pdb wird zum Debuggen verwendet, also zum Pre-Debugging . Tatsächlich kann pdb auch für das Post-Mortem-Debugging verwendet werden. Das heißt, nachdem das Programm einen Fehler aufweist und abstürzt, können Sie ihn mit dem Python-Debugger anzeigen.
Zum Beispiel hat test.py offensichtlich einen Fehler:
# test.pydef add(n): return n+1add("hello")
Führen Sie es direkt aus:
python test.py
Das Programm stürzt ab:
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>
Auf diese Weise können wir pdb nicht zum Debuggen verwenden. Wenn also das Programm abstürzt, wie sollen wir es debuggen? Für einfaches Debuggen können wir den folgenden Befehl verwenden:
python -i test.py
Mit der Option -i können Sie nach Programmende eine interaktive Shell wie folgt öffnen:
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>
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)
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>
q 表示退出pdb调试，quit() 表示退出 python 调试器。
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