（全网率先解决）Pycharm在Debug的时候出现frames are not available；Variable：Connected

先说说我的情况，这样可以让你对号入座。

1. 我是本地笔记本电脑使用Pycharm，但是Pycharm的Python解释器连接的是远程的实验室linux服务器。也就是说，你猜到了，我的是Pycharm专业版，因为专业版才有远程连接这个功能。
2. 我运行代码一切正常，但是在调试的时候有点不对劲。除了上述frames are not available，在Variable那里还显示：Connected。另外，第一步调试可以成功跳到你的任何一个断点，但是此时Console几乎是挂掉的，查看变量没反应，然后点击下一步调试，直接无终止运行下去，有病。

我卡在这里很久，因为运行一切正常嘛！就是调试***。一开始我以为是项目太大了？导致那些数据变量都传不过来，本地内存存不下？我在想，不至于吧，数据变量是在服务器上啊，我想要看哪个变量，只传输那个变量过来而已，本地内存存不下是绝不可能的，而且一个变量能有多大，撑死1M吧，一个10000*10000的矩阵估计也没有1M吧。我本地内存16个G，难道存不下？

后来又想是不是连接服务器的网速的问题，也不至于啊，都2021年了，网速至少1M/s，我这5M起步吧。秒传啊。。

又想，是不是服务器被太多人用，所以他们把服务器内存占满了，导致调试不动了？不可能啊，我运行项目都没丝毫问题，
而且我还登录了服务器看了一下，内存还很多。所以肯定有鬼。

后来我终于发现了这个惊天大秘密：前方高能！！！

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我的代码中使用了多线程，即下面的num_workers=10。多线程在linux服务器上运行是没有问题的。

dataloader = DataLoader(dataset, 
                        batch_size=args.batch_size, 
                        shuffle=True, 
                        num_workers=10,
                        collate_fn=MyDataset.collate_fn)

但是调试的时候会出问题，我的猜测是我们的Pycharm调试界面只支持主进程，线程开了之后就不能用了。

正如我上面所展示的，上面只是DataLoader的定义，还没有正式使用这个东西，所以调试功能在正式使用多线程之前一切正常。

但是到了下面之后，enumerate(dataloader)开始正式使用上面定义的多线程，从此往后，Pycharm调试界面将会卡死。

    for epoch in range(args.epochs):
        model.train()
        epoch_loss = []
        for idx, feed_dict in enumerate(dataloader):
            print(idx)

所以解决办法很简单了，不管你的代码是不是和我一样，请检查你的代码是否用了多线程。运行的时候开启多线程加快运行速度，但是调试的时候在代码中把多线程关闭！！！

dataloader = DataLoader(dataset, 
                        batch_size=args.batch_size, 
                        shuffle=True, 
                        num_workers=0,#或者直接不要这个参数，默认是0
                        collate_fn=MyDataset.collate_fn)

这个问题困扰了我一下午，因为多线程调试并不会报错，只是用不了。解决了之后，很开心，因为全网百度谷歌找了都没有这个问题的答案，都是些牛头不对马嘴的胡扯答案！！！！

所以，如果帮到了你，请务必点赞，让我也感受感受你们解决了问题的喜悦！

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完结撒花

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