pytorch Debug —交互式调试工具Pdb ，ipdb是增强版的pdb-1-使用说明

2023-05-18 11:28•JavaScript•阅读 3306

初学时大多使用print或log调试程序，这在小规模的程序下很方便

但是更好的方法是一边运行一边检查里面的变量和方法

1.Pdb

Pdb是一个交互式的调试工具，集成于Python标准库中

Pdb能让你根据需求跳转到任意的Python代码断点、查看任意变量、单步执行代码，甚至还能修改变量的值，而不必重启程序

⚠️pdb 调试有个明显的缺陷就是对于多线程，远程调试等支持得不够好，同时没有较为直观的界面显示，不太适合大型的 python 项目。

而在较大的 python 项目中，这些调试需求比较常见，因此需要使用更为高级的调试工具，如PyCharm IDE。

手册：https://docs.python.org/3.5/library/pdb.html#pdbcommand-where

pdb的使用方式和ipdb是一样的

2.ipdb

ipdb是增强版的pdb,参考https://github.com/gotcha/ipdb

1)安装：

(deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat-6 user$ pip install ipdb
Requirement already satisfied: ipdb in /anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/site-packages (0.12)
...

ipdb提供了调试模式下的代码自动补全，还具有更好的语法高亮和代码溯源，以及更好的内省功能。它与pdb接口完全兼容

2)结合PyTorch和ipdb进行调试

1》集成到源代码中

要使用ipdb，只需要在想要进行调试的地方插入语句：

import ipdb
ipdb.set_trace() #相当于添加断点

当代码运行到这里，就会自动进入交互式调试模式

上面的方式虽然简单，但是存在着两个较为比较明显的问题：

插入的断点代码会污染原来的代码空间
每次插入断点都需要修改源码

try:
    import ipdb
except:
    import pdb as ipdb
    
def sum(x):
    r = 0
    for ii in x:
        r += ii
    return r

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

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

当程序运行到ipdb.set_trace()语句时，会自动进入debug模式，在该模式中，我们可使用调试命令，如next或缩写n实现单步执行；也可以查看Python变量，或是运行Python代码

如果Python变量名和调试命令冲突，需在变量名前加！，这样ipdb会执行对应的Python命令，而不是调试命令

下面举例说明ipdb的调试

这里重点讲解ipdb的两大功能：

查看：在函数调用堆栈中自由跳动，并查看函数的局部变量
修改：修改程序中的变量，并能以此影响程序的运行结果

将上面的命令生成ipdb_test.py文件，使用命令行进行调试

(deeplearning) userdeMacBook-Pro:pytorch-learning user$ python ipdb_test.py
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(19)<module>()
     18 ipdb.set_trace()
---> 19 x = [1,2,3,4,5]
     20 r = sum(x)

--->光标所指处为运行到的代码

下面进行说明调试时能够使用的命令：

l 1,18 : list 1,18的缩写，查看第1行到18行的代码

ipdb> l 1,18                                                                    
      1 try:
      2     import ipdb
      3 except:
      4     import pdb as ipdb
      5 
      6 def sum(x):
      7     r = 0
      8     for ii in x:
      9         r += ii
     10     return r
     11 
     12 def mul(x):
     13     r =1
     14     for ii in x:
     15         r *= ii
     16     return r
     17 
     18 ipdb.set_trace()

n : next的缩写，执行下一步;如果当前语句有一个函数调用，用 n 是不会进入被调用的函数体中的

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(20)<module>()
     19 x = [1,2,3,4,5]
---> 20 r = sum(x)
     21 r = mul(x)

s : step的缩写，进入函数sum内部

ipdb> s                                                                         
--Call--
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(6)sum()
      5 
----> 6 def sum(x):
      7     r = 0

再继续单步执行,再在函数中继续执行,耶可以不用输入n，直接回车则会使用上次的命令

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(7)sum()
      6 def sum(x):
----> 7     r = 0
      8     for ii in x:

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(8)sum()
      7     r = 0
----> 8     for ii in x:
      9         r += ii

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(9)sum()
      8     for ii in x:
----> 9         r += ii
     10     return r

u : up的缩写，跳回上一层的调用

ipdb> u                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(20)<module>()
     19 x = [1,2,3,4,5]
---> 20 r = sum(x)
     21 r = mul(x)

d : down的缩写，跳回之前调用到的下一层的位置

ipdb> d                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(9)sum()
      8     for ii in x:
----> 9         r += ii
     10     return r

当查看变量的命令和调试命令起冲突时，在前面加一个！

查看r变量，该变量名与调试命令r(eturn) 起冲突

ipdb> !r                                                                        
0

return : 继续运行，直到函数返回，结束该sum()函数的运算

ipdb> return                                                                    
--Return--
15
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(10)sum()
      9         r += ii
---> 10     return r
     11

当命令和调试命令没有冲突的时候，可以直接运行，不用添加!

这里查看变量x的值,并对变量值进行修改

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(21)<module>()
     19 x = [1,2,3,4,5]
     20 r = sum(x)
---> 21 r = mul(x)

ipdb> x                                                                         
[1, 2, 3, 4, 5]
ipdb> x[0] = 10000

b 13 : break的缩写，在13行处添加一个断点,如果没有添加位置则输出所有的断点信息

ipdb> b 13                                                                      
Breakpoint 1 at /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py:13

c : continue的缩写，继续运行，直到遇到断点

ipdb> c                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(13)mul()
     12 def mul(x):
1--> 13     r =1
     14     for ii in x:

ipdb> return                                                                    
--Return--
1200000
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(16)mul()
     15         r *= ii
---> 16     return r
     17

return后得到的是修改后的x的乘积

l(ist) 或 ll : ll 是查看整个源码文件，l 可指定需要查看的行数，默认是当前往后 11 行，也可指定具体的范围

ipdb> list                                                                      
     11 
     12 def mul(x):
1    13     r =1
     14     for ii in x:
     15         r *= ii
---> 16     return r
     17 
     18 ipdb.set_trace()
     19 x = [1,2,3,4,5]
     20 r = sum(x)
     21 r = mul(x)

pp 或 p expression: 打印变量的值，两者的不同是p用的是print(),pp用的是pprint()

ipdb> pp x                                                                      
[10000, 2, 3, 4, 5]
ipdb> x                                                                         
[10000, 2, 3, 4, 5]

exit 或 q(uit) : 中止并退出

ipdb> q                                                                         
Exiting Debugger.

关于ipdb的使用还又一些技巧：

<tab>键能够自动补齐，补齐用法与IPython中的类似
可以直接在ipdb中修改变量的值
h(elp)能够查看调试命令的用法，比如h h可以查看h(elp)命令的用法，h jump能够查看j(ump)命令的用法

其他命令：

run 或 restart[args ...]：两者就是别名的关系，重新运行该python调试项目，如果提供了参数，会使用shlex进行分离，并将结果作为新的sys.argv。历史记录、断点、行动和调试选项都会保留。

run [args ...]:这里的参数会作为运行脚本的参数

(deeplearning) userdeMBP:pytorch-learning user$ python -m ipdb ipdb_test.py 
/anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/runpy.py:125: RuntimeWarning: 'ipdb.__main__' found in sys.modules after import of package 'ipdb', but prior to execution of 'ipdb.__main__'; this may result in unpredictable behaviour
  warn(RuntimeWarning(msg))
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(1)<module>()
----> 1 def sum(x):
      2     r = 0
      3     for ii in x:

ipdb> run --x [3,3,3,3]                                                         
Restarting ipdb_test.py with arguments:
    --x [3,3,3,3]
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(1)<module>()
----> 1 def sum(x):
      2     r = 0
      3     for ii in x:

ipdb> import sys                                                                
ipdb> sys.argv                                                                  
['ipdb_test.py', '--x', '[3,3,3,3]']

看到上面的结果，等价于 python ipdb_test.py --x [3,3,3,3],这个参数会作为运行sum(x)的参数

如果要得到的是全新的调试器，使用exit 或 q(uit)

通过b设置的断点在重新运行 debug 程序 (命令 restart 或 run) 后会依然保留，如果要忽略这些断点，有两种做法：

cl(ear) ：如果后面带有参数，就是清除指定的断点；如果不带参数就是清除所有的断点

(deeplearning) userdeMacBook-Pro:pytorch-learning user$ python ipdb_test.py
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(19)<module>()
     18 ipdb.set_trace()
---> 19 x = [1,2,3,4,5]
     20 r = sum(x)

ipdb> b 8                                                                       
Breakpoint 1 at /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py:8
ipdb> cl 1                                                                      
Deleted breakpoint 1 at /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py:8
ipdb> c       
(deeplearning) userdeMacBook-Pro:pytorch-learning user$

因为设置的断点被清除了，所以运行c会直接结束

disable/enable ：禁用/激活断点

(deeplearning) userdeMacBook-Pro:pytorch-learning user$ python ipdb_test.py
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(19)<module>()
     18 ipdb.set_trace()
---> 19 x = [1,2,3,4,5]
     20 r = sum(x)

ipdb> b 8                                                                       
Breakpoint 1 at /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py:8
ipdb> b 9                                                                       
Breakpoint 2 at /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py:9
ipdb> disable 1                                                                 
Disabled breakpoint 1 at /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py:8
ipdb> c                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(9)sum()
1     8     for ii in x:
2---> 9         r += ii
     10     return r

ipdb>

因为禁用了8处的断点，所以运行c直接就到了9的断点处

j(ump) ：让程序跳转到指定的行数，能够跳过中间某些行代码的执行

注意：但是必须跳转的地方在当前的代码块中

ipdb> j 13                                                                      
*** Jump failed: line 13 comes after the current code block
ipdb> j 10                                                                      
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(10)sum()
2     9         r += ii
---> 10     return r
     11 

ipdb>

w(here) ：显示最近的一些栈帧信息

ipdb> w                                                                         
  /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(20)<module>()
     19 x = [1,2,3,4,5]
---> 20 r = sum(x)
     21 r = mul(x)

> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(10)sum()
2     9         r += ii
---> 10     return r
     11

a(rgs) : 返回目前函数的参数列表

ipdb> a                                                                         
x = [1, 2, 3, 4, 5]

这个sum()函数现在的参数就只有一个x

2》通过命令行进行交互

这种方法与上面方法不同在于不需要在代码中插入断点语句，而是在运行时添加-m参数运行，然后再进行调试

生成ipdb_test_command.py：

#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 *= ii
    return r

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

运行：

(deeplearning) userdeMacBook-Pro:pytorch-learning user$ python -m ipdb ipdb_test_command.py
/anaconda3/envs/deeplearning/lib/python3.6/runpy.py:125: RuntimeWarning: 'ipdb.__main__' found in sys.modules after import of package 'ipdb', but prior to execution of 'ipdb.__main__'; this may result in unpredictable behaviour
  warn(RuntimeWarning(msg))
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(2)<module>()
      1 #import ipdb
----> 2 def sum(x):
      3     r = 0

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(8)<module>()
      7 
----> 8 def mul(x):
      9     r =1

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(15)<module>()
     14 #ipdb.set_trace()
---> 15 x = [1,2,3,4,5]
     16 r = sum(x)

ipdb> n                                                                         
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(16)<module>()
     15 x = [1,2,3,4,5]
---> 16 r = sum(x)
     17 r = mul(x)

ipdb> s                                                                         
--Call--
> /Users/user/pytorch/jupyter/pytorch-learning/ipdb_test.py(2)sum()
      1 #import ipdb
----> 2 def sum(x):
      3     r = 0

ipdb>

-m参数，这样调用ipdb_test_command.py的话断点就是程序的执行第一行之前

然后就可以和上面一样使用命令进行调试

3.支持的函数

参考https://docs.python.org/3.5/library/pdb.html#pdbcommand-where

该模块定义了以下功能;每个进入调试器的方式略有不同:

pdb.set_trace()

　　从正在运行的程序中插入调试器的典型用法是插入

import pdb; pdb.set_trace()

在要进入调试器的位置插入上面的函数。然后，你可以按照此语句逐步执行代码，并使用continue命令在没有调试器的情况下继续运行。

大多数情况都只使用set_trace()函数和上面命令进行配合调试，下面的函数使用得比较少，没能查找到过多下面函数使用的情况，如果有小伙伴有这方面的资料，希望可以告知，谢谢

pdb.run(statement, globals=None, locals=None): 在调试器控制下执行语句(以字符串或代码对象的形式给出)。调试器提示符出现在执行任何代码之前;您可以设置断点并键入continue来运行到断点，或者使用step或next逐步执行语句。可选的全局变量和局部变量指定执行代码的环境;默认情况下使用模块__main__的字典。(参见内置的exec()或eval()函数的说明。)

pdb.runeval(expression, globals=None, locals=None): 计算调试器控制器下的表达式(以字符串或代码对象的形式给出)。当runeval()返回时，它返回表达式的值。否则，这个函数类似于run()。

pdb.runcall(function, *args, **kwds): 使用给定的参数调用函数(函数或方法对象，而不是字符串)。当runcall()返回时，它返回函数调用返回的任何值。一旦输入函数，调试器提示符就会出现。

pdb.set_trace(): 在调用堆栈帧中输入调试器。这对于在程序中在给定点硬编码断点非常有用，即使代码没有被调试(例如，当断言失败时)。

pdb.post_mortem(traceback=None): 输入给定traceback对象的事后调试。如果没有给出traceback，则使用当前正在处理的异常之一(如果要使用缺省值，则必须处理异常)。

pdb.pm(): 输入在sys.last_traceback中找到的traceback的事后调试。

run*函数和set_trace()是实例化Pdb类和调用同名方法的别名。如果你想获得更多的功能，你必须自己做:

classpdb.Pdb(completekey='tab', stdin=None, stdout=None, skip=None, nosigint=False)

Pdb是调试器类。

completekey、stdin和stdout参数被传递给底层cmd.Cmd类;

如果给定了skip参数，则它必须是可迭代的全局样式模块名称模式。调试器不会进入起源于与这些模式之一匹配的模块中的框架。

默认情况下，当您发出continue命令时，Pdb为SIGINT信号设置一个处理程序(当用户在控制台上按Ctrl-C时发送该信号)。这允许您通过按Ctrl-C再次进入调试器。如果希望Pdb不接触SIGINT处理程序，请将nosigint设置为true。

启用跟踪与skip的例子调用:

import pdb; pdb.Pdb(skip=['django.*']).set_trace()

新版本3.1:skip参数。

新版本3.2:nosigint参数。以前，Pdb从未设置过SIGINT处理程序。

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pytorch Debug —交互式调试工具Pdb ，ipdb是增强版的pdb-1-使用说明

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