模型调试

完成脚本迁移后，在训练适配过程中，如果遇到问题，可以使用以下方法进行调试，确认问题代码发生的位置以及原因。

其他常见报错问题和解决方法可参见《常见问题》。

• 脚本打印定位：使用print打印，判断模型发生问题的代码位置。由于PyTorch框架是异步执行框架，直接打印可能位置不准确，需要添加流同步逻辑辅助打点。

  print(torch.npu.synchronize(),"debug message")
  
  print(inputs.shape, inputs.dtype) #所需打印参数可根据实际情况变更

  

  该方法适用于问题定位场景，正式训练可删除。

• pdb断点调试：在需要设置断点的部分添加函数。
  • 方法一：在代码中引入pdb模块，在需要设置断点的部分添加set_trace函数触发调试器。

    import pdb
    pdb.set_trace()

    脚本运行至pdb.set_trace()处会暂停，通过在命令行中输入命令操作，例如输入n可以执行下一行代码，输入p {变量名}可打印当前变量的值，更多参数介绍请参见常用pdb参数说明。

    下图展示了在执行训练的循环中设置pdb并尝试打印变量loss的值的效果。

    

  • 方法二：在需要设置断点的部分添加breakpoint函数，脚本运行至此处会停留。

    breakpoint()

    下图是在执行训练的循环中设置断点的效果。

    

• gdb命令行调试：gdb调试工具的主要功能为在程序中设置断点、监视变量、单步骤运行、运行时改变变量值、跟踪路径、线程切换。此方法主要针对coredump场景，执行目录下会生成core dump文件，使用gdb调试该文件并打印堆栈，方法如下：
  1. 参考《MindStudio IDE用户指南》中的“调试前准备”章节安装GDB。
  2. 设置生成coredump文件（ulimit设置）。

     ulimit -c    # 查看当前设置，0表明不生成coredump文件，需要更改ulimit设置
     ulimit -c unlimited    # unlimited将生成coredump文件大小设置为无限制，此时如果进程崩溃就会生成coredump文件

  3. 设置coredump文件存储位置和名称。

     # 临时修改生成的coredump文件的名称，加粗命令为文件名称的变量，可自行设置
     sysctl -w kernel.core_pattern=core-%e.%p.%h.%t
     # 设置coredump生成目录，加粗命令为文件名称的变量和生成目录，可自行设置
     echo "/pathtocoredump/core.%e.%p" >/proc/sys/kernel/core_pattern

     可以在core.pattern模板中使用的变量见表1。

     表1 core.pattern模板可使用变量

     变量名称	说明
     %%	单个%字符
     %p	所有dump进程的进程ID
     %u	所有dump进程的实际用户ID
     %g	所有dump进程的实际组ID
     %s	导致本次core dump的信号
     %t	core dump的时间 (由1970年1月1日计起的秒数)
     %h	主机名
     %e	程序文件名

  4. 生成coredump文件。

     运行模型脚本，若模型报错、进程崩溃，即可在当前目录下生成coredump文件。

  5. 调试coredump文件。

     执行如下命令进入gdb模式，调试coredump文件。

     gdb python3 core*.*    #coredump文件名请根据用户自己的设置修改

     执行命令后，gdb工具会将发生异常的代码、其所在的函数、文件名和所在文件的行数打印到屏幕，方便定位问题。样例回显如下图。

     

     gdb模式中常用的调试命令如表2。

     表2 gdb模式常用调试命令

     命令	功能说明
     l	列出代码
     break num	在某行设置断点，num为样例行号
     info break	查看断点信息
     r	运行程序
     n	单条命令执行
     c	继续执行
     p parmname	打印变量
     bt	查看函数堆栈
     finish	退出函数
     q	退出gdb

     更多调试命令请参考官方文档。

• Hook定位：该方法主要针对定位模型中某个module的报错，通常适用于正反向module的报错定位。

  在脚本中添加如下代码，定义hook。

  def hook_func(name, module):
      def hook_function(module, inputs, outputs):
          print(name)
      return hook_function

  在代码执行模型计算之前添加如下hook代码，打印模型正反向执行过程中的module名。定位到具体问题后，打印所有shape、dtype、format后配合host日志辅助排查问题。

  for name, module in model.named_modules():
      if module is not None:
          module.register_forward_hook(hook_func('[forward]:' + name, module))
          module.register_backward_hook(hook_func('[backward]:' + name, module))

  下图展示了添加hook函数后的日志打印内容，可以看到模型的每个模块名被打印出来，用户也可以通过修改hook_func函数，自定义想打印的内容。