PyTorch在Linux上的調試技巧有哪些
小樊
51
2025-08-15 17:10:12
以下是PyTorch在Linux上的調試技巧:
- 代碼級調試
- pdb/ipdb:插入
import pdb; pdb.set_trace()或import ipdb; ipdb.set_trace()設置斷點,支持交互式調試。
- IDE調試:使用PyCharm、VSCode等IDE的圖形化調試功能,支持斷點、單步執行、變量監控。
- 日志與異常追蹤
- logging模塊:記錄程序執行流程和變量狀態,如
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)。
- assert語句:檢查關鍵條件,如
assert tensor.shape == expected_shape, "Shape mismatch"。
- 性能分析與可視化
- PyTorch Profiler:分析模型性能瓶頸,支持CPU/GPU時間、內存占用等,結果可導出至TensorBoard。
- TensorBoard:可視化訓練指標(損失、準確率)、模型圖及Profiler結果,命令
tensorboard --logdir=logs。
- 環境與依賴管理
- 虛擬環境:用Conda/venv隔離項目依賴,避免版本沖突,如
conda create -n pytorch_env python=3.8。
- 版本匹配:通過
nvidia-smi確認CUDA版本,安裝對應PyTorch版本以確保兼容性。
- 系統資源監控
- nvidia-smi:實時查看GPU使用率、內存占用等,命令
watch -n 1 nvidia-smi。
- htop/top:監控CPU、內存等系統資源,定位資源瓶頸。
- 工具輔助調試
- torchsnooper:自動記錄函數內張量的維度、設備等信息,裝飾器
@torchsnooper.snoop()即可使用。
- cProfile:分析代碼性能,定位耗時操作,如
import cProfile; cProfile.run('your_function()')。
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