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PyTorch的Debug指南

一、ipdb 介紹

很多初學(xué) python 的同學(xué)會使用 print 或 log 調(diào)試程序，但是這只在小規(guī)模的程序下調(diào)試很方便，更好的調(diào)試應(yīng)該是在一邊運行的時候一邊檢查里面的變量和方法。

感興趣的可以去了解 pycharm 的 debug 模式，功能也很強大，能夠滿足一般的需求，這里不多做贅述，我們這里介紹一個更適用于 pytorch 的一個靈活的 pdb 交互式調(diào)試工具。

Pdb 是一個交互式的調(diào)試工具，集成與 Python 標準庫中，它能讓你根據(jù)需求跳轉(zhuǎn)到任意的 Python 代碼斷點、查看任意變量、單步執(zhí)行代碼，甚至還能修改變量的值，而沒有必要去重啟程序。

ipdb 則是一個增強版的 pdb，它提供了調(diào)試模式下的代碼自動補全，還有更好的語法高亮和代碼溯源，以及更好的內(nèi)省功能，最重要的是它和 pdb 接口完全兼容，可以通過 pip install ipdb 安裝。

二、ipdb 的使用

首先看一個例子，要使用 ipdb 的話，只需要在想要進行調(diào)試的地方插入 ipdb.set_trace()，當代碼運行到這個地方時，就會自動進入交互式調(diào)試模式。

import ipdb


def sum(x):
    r = 0
    for ii in x:
        r += ii
    return r


def mul(x):
    r = 1
    for ii in x:
        r *= 11
    return r


ipdb.set_trace()
x = [1, 2, 3, 4, 5]
r = sum(x)
r = mul(x)

> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(19)module>()
     18 ipdb.set_trace()
---> 19 x = [1, 2, 3, 4, 5]
     20 r = sum(x)

ipdb> l 1,5  # l(ist) 1,5 的縮寫，查看第 1 行到第 5 行的代碼
      1 import ipdb
      2 
      3 
      4 def sum(x):
      5     r = 0

ipdb> n  # n(ext) 的縮寫執(zhí)行下一步
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(20)module>()
     19 x = [1, 2, 3, 4, 5]
---> 20 r = sum(x)
     21 r = mul(x)

ipdb> s  # s(tep) 的縮寫，進入 sum 函數(shù)內(nèi)部
--Call--
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(4)sum()
      3 
----> 4 def sum(x):
      5     r = 0

ipdb> n  # n(ext) 單步執(zhí)行
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(5)sum()
      4 def sum(x):
----> 5     r = 0
      6     for ii in x:

ipdb> n
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(6)sum()
      5     r = 0
----> 6     for ii in x:
      7         r += ii

ipdb> u  # u(p) 的縮寫，調(diào)回上一層的調(diào)用
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(20)module>()
     19 x = [1, 2, 3, 4, 5]
---> 20 r = sum(x)
     21 r = mul(x)

ipdb> d  # d(own) 的縮寫，跳到調(diào)用的下一層
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(6)sum()
      5     r = 0
----> 6     for ii in x:
      7         r += ii

ipdb> n
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(7)sum()
      6     for ii in x:
----> 7         r += ii
      8     return r

ipdb> !r  # 查看變量 r 的值，該變量名與調(diào)試命令 `r(eturn)` 沖突
0
    
ipdb> return  # 繼續(xù)運行知道函數(shù)返回
--Return--
15
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(8)sum()
      7         r += ii
----> 8     return r
      9 

ipdb> n
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(21)module>()
     19 x = [1, 2, 3, 4, 5]
     20 r = sum(x)
---> 21 r = mul(x)

ipdb> x  # 查看變量 x
[1, 2, 3, 4, 5]
    
ipdb> x[0] = 10000  # 修改變量 x
    
ipdb> x
[10000, 2, 3, 4, 5]
    
ipdb> b 12  # b(reak) 的縮寫，在第 10 行設(shè)置斷點
Breakpoint 1 at /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py:12
    
ipdb> c  # c(ontinue) 的縮寫，繼續(xù)運行，直到遇到斷點
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(12)mul()
     11 def mul(x):
1--> 12     r = 1
     13     for ii in x:

ipdb> return  # 可以看到計算的是修改之后的 x 的乘積
--Return--
1200000
> /Users/mac/Desktop/jupyter/test.py(15)mul()
     14         r *= ii
---> 15     return r
     16 

ipdb> q  # q(uit) 的縮寫，退出 debug

上述只是給出了 ipdb 的一部分使用方法，關(guān)于 ipdb 還有一些小的使用技巧：

鍵能夠自動補齊，補齊用法和 IPython 中的類似
j(ump) 能夠跳過中間某些行的代碼的執(zhí)行
可以直接在 ipdb 中修改變量的值
help 能夠查看調(diào)試命令的用法，比如 h h 可以查看 help 命令的用法，h j(ump) 能夠查看 j(ump) 命令的用法

三、在 PyTorch 中 Debug

PyTorch 作為一個動態(tài)圖框架，和 ipdb 結(jié)合使用能夠讓調(diào)試過程更加便捷，下面我們將距離說明以下三點：

如何在 PyTorch 中查看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個層的輸出
如何在 PyTorch 中分析各個參數(shù)的梯度
如何動態(tài)修改 PyTorch 的訓(xùn)練流程

首先，運行上一篇文章給出的“貓狗大戰(zhàn)”程序：python main.py train --debug-file='debug/debug.txt'

程序運行一段時間后，在debug目錄下創(chuàng)建debug.txt標識文件，當程序檢測到這個文件存在時，會自動進入debug模式。

99it [00:17,  6.07it/s]loss: 0.22854854568839075
119it [00:21,  5.79it/s]loss: 0.21267264398435753
139it [00:24,  5.99it/s]loss: 0.19839374726372108
> e:/Users/mac/Desktop/jupyter/mdFile/deeplearning/main.py(80)train()
     79         loss_meter.reset()
---> 80         confusion_matrix.reset()
     81         for ii, (data, label) in tqdm(enumerate(train_dataloader)):

ipdb> break 88    # 在第88行設(shè)置斷點，當程序運行到此處進入debug模式
Breakpoint 1 at e:/Users/mac/Desktop/jupyter/mdFile/deeplearning/main.py:88

ipdb> # 打印所有參數(shù)及其梯度的標準差
for (name,p) in model.named_parameters(): \

    print(name,p.data.std(),p.grad.data.std())
model.features.0.weight tensor(0.2615, device='cuda:0') tensor(0.3769, device='cuda:0')
model.features.0.bias tensor(0.4862, device='cuda:0') tensor(0.3368, device='cuda:0')
model.features.3.squeeze.weight tensor(0.2738, device='cuda:0') tensor(0.3023, device='cuda:0')
model.features.3.squeeze.bias tensor(0.5867, device='cuda:0') tensor(0.3753, device='cuda:0')
model.features.3.expand1x1.weight tensor(0.2168, device='cuda:0') tensor(0.2883, device='cuda:0')
model.features.3.expand1x1.bias tensor(0.2256, device='cuda:0') tensor(0.1147, device='cuda:0')
model.features.3.expand3x3.weight tensor(0.0935, device='cuda:0') tensor(0.1605, device='cuda:0')
model.features.3.expand3x3.bias tensor(0.1421, device='cuda:0') tensor(0.0583, device='cuda:0')
model.features.4.squeeze.weight tensor(0.1976, device='cuda:0') tensor(0.2137, device='cuda:0')
model.features.4.squeeze.bias tensor(0.4058, device='cuda:0') tensor(0.1798, device='cuda:0')
model.features.4.expand1x1.weight tensor(0.2144, device='cuda:0') tensor(0.4214, device='cuda:0')
model.features.4.expand1x1.bias tensor(0.4994, device='cuda:0') tensor(0.0958, device='cuda:0')
model.features.4.expand3x3.weight tensor(0.1063, device='cuda:0') tensor(0.2963, device='cuda:0')
model.features.4.expand3x3.bias tensor(0.0489, device='cuda:0') tensor(0.0719, device='cuda:0')
model.features.6.squeeze.weight tensor(0.1736, device='cuda:0') tensor(0.3544, device='cuda:0')
model.features.6.squeeze.bias tensor(0.2420, device='cuda:0') tensor(0.0896, device='cuda:0')
model.features.6.expand1x1.weight tensor(0.1211, device='cuda:0') tensor(0.2428, device='cuda:0')
model.features.6.expand1x1.bias tensor(0.0670, device='cuda:0') tensor(0.0162, device='cuda:0')
model.features.6.expand3x3.weight tensor(0.0593, device='cuda:0') tensor(0.1917, device='cuda:0')
model.features.6.expand3x3.bias tensor(0.0227, device='cuda:0') tensor(0.0160, device='cuda:0')
model.features.7.squeeze.weight tensor(0.1207, device='cuda:0') tensor(0.2179, device='cuda:0')
model.features.7.squeeze.bias tensor(0.1484, device='cuda:0') tensor(0.0381, device='cuda:0')
model.features.7.expand1x1.weight tensor(0.1235, device='cuda:0') tensor(0.2279, device='cuda:0')
model.features.7.expand1x1.bias tensor(0.0450, device='cuda:0') tensor(0.0100, device='cuda:0')
model.features.7.expand3x3.weight tensor(0.0609, device='cuda:0') tensor(0.1628, device='cuda:0')
model.features.7.expand3x3.bias tensor(0.0132, device='cuda:0') tensor(0.0079, device='cuda:0')
model.features.9.squeeze.weight tensor(0.1093, device='cuda:0') tensor(0.2459, device='cuda:0')
model.features.9.squeeze.bias tensor(0.0646, device='cuda:0') tensor(0.0135, device='cuda:0')
model.features.9.expand1x1.weight tensor(0.0840, device='cuda:0') tensor(0.1860, device='cuda:0')
model.features.9.expand1x1.bias tensor(0.0177, device='cuda:0') tensor(0.0033, device='cuda:0')
model.features.9.expand3x3.weight tensor(0.0476, device='cuda:0') tensor(0.1393, device='cuda:0')
model.features.9.expand3x3.bias tensor(0.0058, device='cuda:0') tensor(0.0030, device='cuda:0')
model.features.10.squeeze.weight tensor(0.0872, device='cuda:0') tensor(0.1676, device='cuda:0')
model.features.10.squeeze.bias tensor(0.0484, device='cuda:0') tensor(0.0088, device='cuda:0')
model.features.10.expand1x1.weight tensor(0.0859, device='cuda:0') tensor(0.2145, device='cuda:0')
model.features.10.expand1x1.bias tensor(0.0160, device='cuda:0') tensor(0.0025, device='cuda:0')
model.features.10.expand3x3.weight tensor(0.0456, device='cuda:0') tensor(0.1429, device='cuda:0')
model.features.10.expand3x3.bias tensor(0.0070, device='cuda:0') tensor(0.0021, device='cuda:0')
model.features.11.squeeze.weight tensor(0.0786, device='cuda:0') tensor(0.2003, device='cuda:0')
model.features.11.squeeze.bias tensor(0.0422, device='cuda:0') tensor(0.0069, device='cuda:0')
model.features.11.expand1x1.weight tensor(0.0690, device='cuda:0') tensor(0.1400, device='cuda:0')
model.features.11.expand1x1.bias tensor(0.0138, device='cuda:0') tensor(0.0022, device='cuda:0')
model.features.11.expand3x3.weight tensor(0.0366, device='cuda:0') tensor(0.1517, device='cuda:0')
model.features.11.expand3x3.bias tensor(0.0109, device='cuda:0') tensor(0.0023, device='cuda:0')
model.features.12.squeeze.weight tensor(0.0729, device='cuda:0') tensor(0.1736, device='cuda:0')
model.features.12.squeeze.bias tensor(0.0814, device='cuda:0') tensor(0.0084, device='cuda:0')
model.features.12.expand1x1.weight tensor(0.0977, device='cuda:0') tensor(0.1385, device='cuda:0')
model.features.12.expand1x1.bias tensor(0.0102, device='cuda:0') tensor(0.0032, device='cuda:0')
model.features.12.expand3x3.weight tensor(0.0365, device='cuda:0') tensor(0.1312, device='cuda:0')
model.features.12.expand3x3.bias tensor(0.0038, device='cuda:0') tensor(0.0026, device='cuda:0')
model.classifier.1.weight tensor(0.0285, device='cuda:0') tensor(0.0865, device='cuda:0')
model.classifier.1.bias tensor(0.0362, device='cuda:0') tensor(0.0192, device='cuda:0')

ipdb> opt.lr    # 查看學(xué)習(xí)率
0.001

ipdb> opt.lr = 0.002    # 更改學(xué)習(xí)率

ipdb> for p in optimizer.param_groups: \

    p['lr'] = opt.lr

ipdb> model.save()    # 保存模型
'checkpoints/squeezenet_20191004212249.pth'

ipdb> c    # 繼續(xù)運行，直到第88行暫停
222it [16:38, 35.62s/it]> e:/Users/mac/Desktop/jupyter/mdFile/deeplearning/main.py(88)train()
     87             optimizer.zero_grad()
1--> 88             score = model(input)
     89             loss = criterion(score, target)

ipdb> s    # 進入model(input)內(nèi)部，即model.__call__(input)
--Call--
> c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(537)__call__()
    536 
--> 537     def __call__(self, *input, **kwargs):
    538         for hook in self._forward_pre_hooks.values():

ipdb> n    # 下一步
> c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(538)__call__()
    537     def __call__(self, *input, **kwargs):
--> 538         for hook in self._forward_pre_hooks.values():
    539             result = hook(self, input)

ipdb> n    # 下一步
> c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(544)__call__()
    543                 input = result
--> 544         if torch._C._get_tracing_state():
    545             result = self._slow_forward(*input, **kwargs)

ipdb> n    # 下一步
> c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(547)__call__()
    546         else:
--> 547             result = self.forward(*input, **kwargs)
    548         for hook in self._forward_hooks.values():

ipdb> s    # 進入forward函數(shù)內(nèi)容
--Call--
> c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py(914)forward()
    913 
--> 914     def forward(self, input, target):
    915         return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight,

ipdb> input    # 查看input變量值
tensor([[4.5005, 2.0725],
        [3.5933, 7.8643],
        [2.9086, 3.4209],
        [2.7740, 4.4332],
        [6.0164, 2.3033],
        [5.2261, 3.2189],
        [2.6529, 2.0749],
        [6.3259, 2.2383],
        [3.0629, 3.4832],
        [2.7008, 8.2818],
        [5.5684, 2.1567],
        [3.0689, 6.1022],
        [3.4848, 5.3831],
        [1.7920, 5.7709],
        [6.5032, 2.8080],
        [2.3071, 5.2417],
        [3.7474, 5.0263],
        [4.3682, 3.6707],
        [2.2196, 6.9298],
        [5.2201, 2.3034],
        [6.4315, 1.4970],
        [3.4684, 4.0371],
        [3.9620, 1.7629],
        [1.7069, 7.8898],
        [3.0462, 1.6505],
        [2.4081, 6.4456],
        [2.1932, 7.4614],
        [2.3405, 2.7603],
        [1.9478, 8.4156],
        [2.7935, 7.8331],
        [1.8898, 3.8836],
        [3.3008, 1.6832]], device='cuda:0', grad_fn=AsStridedBackward>)

ipdb> input.data.mean()    # 查看input的均值和標準差
tensor(3.9630, device='cuda:0')
ipdb> input.data.std()
tensor(1.9513, device='cuda:0')

ipdb> u    # 跳回上一層
> c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(547)__call__()
    546         else:
--> 547             result = self.forward(*input, **kwargs)
    548         for hook in self._forward_hooks.values():

ipdb> u    # 跳回上一層
> e:/Users/mac/Desktop/jupyter/mdFile/deeplearning/main.py(88)train()
     87             optimizer.zero_grad()
1--> 88             score = model(input)
     89             loss = criterion(score, target)

ipdb> clear    # 清除所有斷點
Clear all breaks? y
Deleted breakpoint 1 at e:/Users/mac/Desktop/jupyter/mdFile/deeplearning/main.py:88

ipdb> c    # 繼續(xù)運行，記得先刪除"debug/debug.txt"，否則很快又會進入調(diào)試模式
59it [06:21,  5.75it/s]loss: 0.24856307208538073
76it [06:24,  5.91it/s]

當我們想要進入 debug 模式，修改程序中某些參數(shù)值或者想分析程序時，就可以通過創(chuàng)建 debug 標識文件，此時程序會進入調(diào)試模式，調(diào)試完成之后刪除這個文件并在 ipdb 調(diào)試接口輸入 c 繼續(xù)運行程序。如果想退出程序，也可以使用這種方式，先創(chuàng)建 debug 標識文件，然后輸入 quit 在退出 debug 的同時退出程序。這種退出程序的方式，與使用 Ctrl + C 的方式相比更安全，因為這能保證數(shù)據(jù)加載的多進程程序也能正確地退出，并釋放內(nèi)存、顯存等資源。

PyTorch 和 ipdb 集合能完成很多其他框架所不能完成或很難完成的功能。根據(jù)筆者日常使用的總結(jié)，主要有以下幾個部分：

通過 debug 暫停程序。當程序進入 debug 模式后，將不再執(zhí)行 CPU 和 GPU 運算，但是內(nèi)存和顯存及相應(yīng)的堆棧空間不會釋放。
通過 debug 分析程序，查看每個層的輸出，查看網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)情況。通過 u(p) 、 d(own) 、 s(tep) 等命令，能夠進入指定的代碼，通過 n(ext) 可以單步執(zhí)行，從而看到每一層的運算結(jié)果，便于分析網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值分布等信息。
作為動態(tài)圖框架， PyTorch 擁有 Python 動態(tài)語言解釋執(zhí)行的優(yōu)點，我們能夠在運行程序時，用過 ipdb 修改某些變量的值或?qū)傩?，這些修改能夠立即生效。例如可以在訓(xùn)練開始不久根據(jù)損失函數(shù)調(diào)整學(xué)習(xí)率，不必重啟程序。
如果在 IPython 中通過 %run 魔法方法運行程序，那么在程序異常退出時，可以使用 %debug 命令，直接進入 debug 模式，通過 u(p) 和 d(own) 跳到報錯的地方，查看對應(yīng)的變量，找出原因后修改相應(yīng)的代碼即可。有時我們的模式訓(xùn)練了好幾個小時，卻在將要保存模式之前，因為一個小小的拼寫錯誤異常退出。此時，如果修改錯誤再重新運行程序又要花費好幾個小時，太浪費時間。因此最好的方法就是看利用 %debug 進入調(diào)試模式，在調(diào)試模式中直接運行 model . save() 保存模型。在 IPython 中， %pdb 魔術(shù)方法能夠使得程序出現(xiàn)問題后，不用手動輸入 %debug 而自動進入 debug 模式，建議使用。

四、通過PyTorch實現(xiàn)項目中容易遇到的問題

PyTorch 調(diào)用 CuDNN 報錯時，報錯信息諸如 CUDNN_STATUS_BAD_PARAM，從這些報錯內(nèi)容很難得到有用的幫助信息，最后先利用 PCU 運行代碼，此時一般會得到相對友好的報錯信息，例如在 ipdb 中執(zhí)行 model.cpu() （input.cpu()）， PyTorch 底層的 TH 庫會給出相對比較詳細的信息。

常見的錯誤主要有以下幾種：

類型不匹配問題。例如 CrossEntropyLoss 的輸入 target 應(yīng)該是一個 LongTensor ，而很多人輸入 FloatTensor 。
部分數(shù)據(jù)忘記從 CPU 轉(zhuǎn)移到 GPU 。例如，當 model 存放于 GPU 時，輸入 input 也需要轉(zhuǎn)移到 GPU 才能輸入到 model 中。還有可能就是把多個 model 存放于一個 list 對象，而在執(zhí)行 model.cuda() 時，這個 list 中的對象是不會被轉(zhuǎn)移到 CUDA 上的，正確的用法是用 ModuleList 代替。
Tensor 形狀不匹配。此類問題一般是輸入數(shù)據(jù)形狀不對，或是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計有問題，一般通過 u(p) 跳到指定代碼，查看輸入和模型參數(shù)的形狀即可得知。

此外，可能還會經(jīng)常遇到程序正常運行、沒有報錯，但是模型無法收斂的問題。例如對于二分類問題，交叉熵損失一直徘徊在 0.69 附近（ln2），或者是數(shù)值出現(xiàn)溢出等問題，此時可以進入 debug 模式，用單步執(zhí)行查看，每一層輸出的均值和方差，觀察從哪一層的輸出開始出現(xiàn)數(shù)值異常。還要查看每個參數(shù)梯度的均值和方差，查看是否出現(xiàn)梯度消失或者梯度爆炸等問題。一般來說，通過再激活函數(shù)之前增加 BatchNorm 層、合理的參數(shù)初始化、使用 Adam 優(yōu)化器、學(xué)習(xí)率設(shè)為0.001，基本就能確保模型在一定程度收斂。

五、總結(jié)

本章帶同學(xué)們從頭實現(xiàn)了一個 Kaggle 上的經(jīng)典競賽，重點講解了如何合理地組合安排程序，同時介紹了一些在PyTorch中調(diào)試的技巧，下章將正式的進入編程實戰(zhàn)之旅，其中一些細節(jié)不會再講的如此詳細，做好心理準備。

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