Ubuntu下PyTorch的调试方法

以下是Ubuntu下PyTorch的调试方法：

1. 基础调试工具
   • print语句：直接输出变量值，检查程序流程。
   • pdb/ipdb/pdb++：插入import pdb; pdb.set_trace()设置断点，支持交互式调试。
   • logging模块：记录运行状态和变量值，适合生产环境。
2. PyTorch专用工具
   • 梯度检测：torch.autograd.set_detect_anomaly(True)定位梯度计算错误。
   • 性能分析：torch.autograd.profiler分析模型性能瓶颈。
   • 可视化工具：torch.utils.tensorboard记录损失等指标，通过tensorboard --logdir=runs查看。
3. 环境与代码检查
   • 设备一致性：用model.to(device)和data.to(device)确保模型与数据在同一设备（CPU/GPU）。
   • 数据类型检查：用tensor.type()或tensor.to(dtype)处理数据类型不匹配问题。
   • 形状校验：通过tensor.shape确认张量维度是否符合模型输入要求。
4. 高级调试技巧
   • 单元测试：用unittest或pytest验证模型各模块功能。
   • 静态代码分析：借助pylint或flake8检查代码潜在问题。