集群上python的debug方法(pdb的使用)

背景

公司集群上不能进行简单的debug，但是提交一次任务进行print输出的话，又太浪费时间（每次提交要经历各种build dataset、model，load dataset等操作，等真正到网络里已经过10分钟了，这样效率太低）。

调用pdb的操作

在代码里加入

pdb.set_trace()

注意加入的py文件开头要先import pdb

比如深度学习领域里，某个model的py文件的某行代码加入了pdb.set_trace()

下图是节选片段，大概意思就是我要在dataset进行build之前打了个断点 然后我想check一下这个cfg.data.train是不是我想要的内容

    with open(dataset_cfg) as f:
        cfg.data.train = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
        
    pdb.set_trace()

    # return a list
    datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]

注意这种方式下不要再输出重定向到某个txt文件里了！否则你就会望着终端界面发呆一下午。。

如果顺利的话，就能看到终端显示下面内容

 第一行表示我在这个文件的这一行之前被中断了（实际上我的pdb.set_trace()在172行，175行是datasets = [build_dataset(cfg.data.train)],他到不了这行 所以展示给我看 告诉我要如果要执行，执行的下一行是这一行）

然后我的光标是可以动的 也就是说，我可以输入命令来操纵了！

我想打印一下cfg.data.train看看，于是我输入了

p cfg.data.train

 然后就看到终端有输出内容

这样就实现了打断点进行随心所欲的print变量，相当于我这个程序在这边被我断了，我可以随心所欲在这个阶段想看什么变量就print看看，不需要一次次重新提交代码一次次在代码里添加个print

此外，这个p代表print，所以可以结合来看各种变量的各种属性，而不是只能打印变量值，比如看变量的shape和type

 

总结常用的pdb命令：

通过 n命令 执行下一行代码
输入 b 可以动态的添加断点
输入 q 退出：