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这篇文章主要讲解了“python调试工具pdb怎么使用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python调试工具pdb怎么使用”吧!
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pdb:python debugger
1、非侵入式方法(不用额外修改源代码,在命令行下直接运行就能调试)
python3 -m pdb filename.py
2、侵入式方法(需要在被调试的代码中添加以下代码然后再正常运行代码)
import pdb pdb.set_trace()
当你在命令行看到下面这个提示符时,说明已经正确打开了pdb
(Pdb)
命令 | 解释 |
---|---|
break 或 b | 设置断点 |
continue 或 c | 继续执行程序 |
list 或 l | 查看当前行的代码段 |
step 或 s | 进入函数(进入 for 循环用 next 而不是用 step) |
return 或 r | 执行代码直到从当前函数返回 |
next 或 n | 执行下一行 |
up 或 u | 返回到上个调用点(不是上一行) |
p x | 打印变量x的值 |
exit 或 q | 中止调试,退出程序 |
help | 帮助 |
在实际使用中发现,用shell脚本运行python文件时,可能无法用pdb调试,会退出。此时只能直接运行py文件来调试。
比如下面的例子,要想进入到模型的 forward() 方法中查看前向传播过程中的数据处理过程,只能在 forward() 的第一行(即26行)设置断点,pdb.set_trace()
但有时候模型很复杂,用这种方法会导致程序报错直接退出(我也不知道是什么原因),那么我们就可以考虑用 break 命令在这一行插入断点,使得程序运行到 forward() 时就会停下来。
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)
具体方法: (1)首先在前面的任意一行设置 pdb.set_trace() ,使得程序停下来。 (2)输入 break 26 就可以了。如图:
这样断点就设置成功了,程序运行到forward()就会停下来。
这里的26是行数,需要注意的是 断点位置不能是注释,比如我们在25行(注释行)设置断点,就会失败:
总结一下,在同一个文件中设置断点的命令是:
break line
如果想要设置的断点不在初始运行文件里面呢,怎么在其他文件中用break命令设置断点呢?我们看这个例子:
把3.1的代码分为三个py文件,放下同一路径下:
![在这里插入图片描述](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4b5d476ba5b14b0ba541d78930b9704a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)
看一下每个文件的内容:
run.py:
初始的 pdb.set_trace() 设置在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))
现在我们运行 run.py ,然后在 encoder.py 的第12行 设置断点,即
for layer in self.ModelList:
命令为:
break encoder.py:12
即 break filename:line我们可以看到,程序可以从 output = model(input) 进入到 forward() 中:这样可以很方便地进行调试。
如果初始断点与目标断点不在同一个目录下的文件中,也可以通过相对路径下的文件名设置断点,如:
(Pdb) break ../transformer/asr_model.py:91Breakpoint 1 at /local/wenet/examples/aishell/s0/wenet/transformer/asr_model.py:91(Pdb)
如图可以发现,pdb 有三行组成,第一行时文件路径,第二行是当前执行的代码行,第三行是输入命令行。
在存在软链接时,pdb显示的路径是软链接指向的路径,但实际上的代码路径是拷贝了软连接内容的路径,这两个路径不一样,一定要注意。
pdb有时候无法用 pdb.set_trace() 在模型的 forward() 方法中加入断点,报错内容为:
Compiled functions can't take variable number of arguments or use keyword-only arguments with defaul
大概意思是 “编译后的函数不能接受数量可变的参数,也不能在default中使用仅关键字参数。”
不懂啥意思,这个问题也没有解决。
前面所述都是在程序开始运行时就插入断点,用pdb进行调试,即事前调试。其实 pdb 还可以进行事后调试,即在程序有bug运行奔溃后用python调试器进行查看。
比如 test.py 显然是有 bug 的:
# test.pydef add(n): return n+1add("hello")
直接运行:
python test.py
程序奔溃:
F:\PycharmProjects\pytorch_practice>python test.py
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in
这样我们是无法用pdb进行调试的。那么当程序崩溃后,我们该怎样去调试呢?
我们可以用下面这个命令进行简单调试:
python -i test.py
-i 选项可以让程序结束后打开一个交互式shell,如下:
F:\PycharmProjects\pytorch_practice>python -i test.py
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 4, in
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。
感谢各位的阅读,以上就是“python调试工具pdb怎么使用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对python调试工具pdb怎么使用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!