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這篇文章主要講解了“python調試工具pdb怎么使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“python調試工具pdb怎么使用”吧!
pdb:python debugger
1、非侵入式方法 (不用額外修改源代碼,在命令行下直接運行就能調試)
python3 -m pdb filename.py
2、侵入式方法 (需要在被調試的代碼中添加以下代碼然后再正常運行代碼)
import pdb pdb.set_trace()
當你在命令行看到下面這個提示符時,說明已經正確打開了pdb
(Pdb)
命令 | 解釋 |
---|---|
break 或 b | 設置斷點 |
continue 或 c | 繼續執行程序 |
list 或 l | 查看當前行的代碼段 |
step 或 s | 進入函數(進入 for 循環用 next 而不是用 step) |
return 或 r | 執行代碼直到從當前函數返回 |
next 或 n | 執行下一行 |
up 或 u | 返回到上個調用點(不是上一行) |
p x | 打印變量x的值 |
exit 或 q | 中止調試,退出程序 |
help | 幫助 |
在實際使用中發現,用shell腳本運行python文件時,可能無法用pdb調試,會退出。此時只能直接運行py文件來調試。
比如下面的例子,要想進入到模型的 forward() 方法中查看前向傳播過程中的數據處理過程,只能在 forward() 的第一行(即26行)設置斷點,pdb.set_trace()
但有時候模型很復雜,用這種方法會導致程序報錯直接退出(我也不知道是什么原因),那么我們就可以考慮用 break 命令在這一行插入斷點,使得程序運行到 forward() 時就會停下來。
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個 EncoderLayer子層組成,每個子層結構相同,但參數不一定相同。
self.ModelList = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(num_layers)]) def forward(self, x): # ModuleList是一個list,只能通過list的操作方式(如用for循環、下標索引等)進行forward計算。
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)
具體方法: (1)首先在前面的任意一行設置 pdb.set_trace() ,使得程序停下來。 (2)輸入 break 26 就可以了。如圖:
這樣斷點就設置成功了,程序運行到forward()就會停下來。
這里的26是行數,需要注意的是 斷點位置不能是注釋,比如我們在25行(注釋行)設置斷點,就會失敗:
總結一下,在同一個文件中設置斷點的命令是:
break line
如果想要設置的斷點不在初始運行文件里面呢,怎么在其他文件中用break命令設置斷點呢?我們看這個例子:
把3.1的代碼分為三個py文件,放下同一路徑下:
![在這里插入圖片描述](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4b5d476ba5b14b0ba541d78930b9704a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)
看一下每個文件的內容:
run.py:
初始的 pdb.set_trace() 設置在run.py中。
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個 EncoderLayer子層組成,每個子層結構相同,但參數不一定相同。
self.ModelList = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(num_layers)]) def forward(self, x): # ModuleList是一個list,只能通過list的操作方式(如用for循環、下標索引等)進行forward計算。
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))
現在我們運行 run.py ,然后在 encoder.py 的第12行 設置斷點,即
for layer in self.ModelList:
命令為:
break encoder.py:12
即 break filename:line我們可以看到,程序可以從 output = model(input) 進入到 forward() 中:這樣可以很方便地進行調試。
如果初始斷點與目標斷點不在同一個目錄下的文件中,也可以通過相對路徑下的文件名設置斷點,如:
(Pdb) break ../transformer/asr_model.py:91Breakpoint 1 at /local/wenet/examples/aishell/s0/wenet/transformer/asr_model.py:91(Pdb)
如圖可以發現,pdb 有三行組成,第一行時文件路徑,第二行是當前執行的代碼行,第三行是輸入命令行。
在存在軟鏈接時,pdb顯示的路徑是軟鏈接指向的路徑,但實際上的代碼路徑是拷貝了軟連接內容的路徑,這兩個路徑不一樣,一定要注意。
pdb有時候無法用 pdb.set_trace() 在模型的 forward() 方法中加入斷點,報錯內容為:
Compiled functions can't take variable number of arguments or use keyword-only arguments with defaul
大概意思是 “編譯后的函數不能接受數量可變的參數,也不能在default中使用僅關鍵字參數。”
不懂啥意思,這個問題也沒有解決。
前面所述都是在程序開始運行時就插入斷點,用pdb進行調試,即事前調試。其實 pdb 還可以進行事后調試,即在程序有bug運行奔潰后用python調試器進行查看。
比如 test.py 顯然是有 bug 的:
# test.pydef add(n): return n+1add("hello")
直接運行:
python test.py
程序奔潰:
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
這樣我們是無法用pdb進行調試的。那么當程序崩潰后,我們該怎樣去調試呢?
我們可以用下面這個命令進行簡單調試:
python -i test.py
-i 選項可以讓程序結束后打開一個交互式shell,如下:
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
>>>
現在我們發現程序結束后出現了 >>> 符號,這就是python調試器。
輸入命令:
import pdb pdb.pm()
其中 pdb.pm() 用于程序發生異常導致奔潰后的事后調試,可以跟蹤異常程序最后的堆在信息。
執行命令后得到:
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)
可以發現,pdb.pm() 已經追蹤到了導致程序奔潰的語句:return n+1
此時可以打印 n 的值進行檢查:
(Pdb) p n'hello'(Pdb) q>>> quit()
F:\PycharmProjects\pytorch_practice>
q 表示退出pdb調試,quit() 表示退出 python 調試器。
感謝各位的閱讀,以上就是“python調試工具pdb怎么使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對python調試工具pdb怎么使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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