Ubuntu下PyTorch的调试技巧有哪些

以下是Ubuntu下PyTorch的调试技巧：

1. 环境配置与验证
   • 用Miniconda管理虚拟环境，安装与CUDA兼容的PyTorch版本。
   • 通过torch.cuda.is_available()验证CUDA是否可用。
2. 代码调试工具
   • pdb/ipdb：在代码中添加import pdb; pdb.set_trace()设置断点，支持单步执行、查看变量等操作。
   • IDE调试：PyCharm、VSCode等提供图形化断点、变量监控等功能。
3. 日志与可视化
   • 用Python logging模块记录程序状态。
   • 通过TensorBoard可视化训练指标和模型结构。
4. 性能分析与异常检测
   • 使用torch.autograd.profiler分析计算性能。
   • 启用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)检测梯度异常。
5. 单元测试与代码审查
   • 用unittest或pytest编写单元测试。
   • 用pylint或flake8检查代码质量。