6.4 半精度训练我们提到PyTorch时候，总会想到要用硬件设备GPU的支持，也就是“卡”。GPU的性能主要分为两部分：算力和显存，前者决定了显卡计算的速度，后者则决定了显卡可以同时放入多少数据用于计算。在可以使用的显存数量一定的情况下，每次训练能够加载的数据更多（也就是batch size更大），则也可以提高训练效率。另外，有时候数据本身也比较大（比如3D图像、视频等），显存较小的情况下可能甚
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2023-08-14 10:15:59
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文章目录创建需要调试的文件配置 vscode python 调试配置 vscode C++ 调试C++ 调试 本文主要介绍如何用 vscode 来调试 python/c++ 的 Pytorch 源码。 首先要先确保有一个从源码编译的 Debug 版本的 Pytorch项目，具体 Debug 版本的源码编译网上有很多相关资料，可以自行查阅操作一波。接下来主要就是 vscode 的配置工作。创建需
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2023-12-01 22:49:52
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参考深度学习框架pytorch：入门和实践一书第六章以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架，与ipdb结合能为调试过程带来便捷对tensorflow等静态图来说，使用python接口定义计算图，然后使用c++代码执行底层运算，在定义图的时候不进行任何计算，而在计算的时候又无法使用pdb进行调试，因为pd
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2023-11-20 17:59:07
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背景VSCode的用户通常在调试Python程序时设置完断点直接按F5键便可以开始调试，而有时代码需要从外部获得一些参数来运行，因此在调试需要外部参数的Python程序时，做法要比之前稍微复杂一点。接下来，记录两种使用VSCode可视化调试带参数的Python程序的方法。方法方法一：将参数直接写入到launch.json文件中如图，点击VSCode菜单栏中的运行，再点击打开配置。在弹出的launc
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2023-07-21 14:24:54
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如果你是刚上手python的小白，一定要看这篇文章！ 如果已经用了好几年python，也不要错过这篇文章哦，总有一些小tips是你不知道的 目录1.整体界面设置2.如何debug？3.怎么运行到下一步？3.1 Step Over3.2 Step Into：3.3 Step Into MyCode：3.4 Step Out：3.5 Resume Program！！小技巧！！！4.怎么查看函数耗时 1
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2023-11-25 20:37:44
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前言我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。举个栗子，例如torch.rand(3, 4)这个函数，在Python我们无法通过python端debug进入其内部实现，也无法找到其定义，自然也无法探索其具体的实现细节
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2024-08-21 10:28:26
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在开始一个新的机器学习项目时，难免要重新编写训练循环，加载模型，分布式训练……然后在Debug的深渊里看着时间哗哗流逝，而自己离项目核心还有十万八千里。虽然这世上已经有了神器Keras，能用几条语句就轻松组建一个神经网络，但一想到它是站在Tensorflow的肩膀上，就让人不禁想起江湖中的那句传说：PyTorch 真香！那么为什么不做一个PyTorch上的Keras呢？来自Facebook的Wil
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2024-06-22 11:46:57
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# 如何实现“pytorch编译debug版本”
## 介绍
在开发过程中，经常会遇到代码出错或者运行结果与预期不符的情况。为了更好地排查和解决问题，我们可以使用编译debug版本的pytorch库。本文将介绍如何实现“pytorch编译debug版本”的步骤和具体操作。
## 整体流程
下面是实现“pytorch编译debug版本”的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤和需要做的操作。
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原创
2023-12-04 14:39:10
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# 如何安装PyTorch的Debug版本
欢迎你踏入深度学习的世界！作为一名新手开发者，你可能已经听说了PyTorch是一个强大的深度学习框架，但你可能对它的安装过程还不太熟悉。特别是，如果你希望能够调试PyTorch的源代码，那么安装Debug版本是一个非常重要的步骤。在这篇文章中，我将教你如何安装PyTorch的Debug版本，我们会分步骤进行讲解，确保你能跟得上。
## 安装步骤概览
出于某些原因需要在一个数据集上测试SSD 数据集处理：之前为了在faster-rcnn上测试，数据集标注已经用脚本生成为coco的json格式，而这个repos虽然支持coco的训练却不支持coco的测试，想来想去还是把数据集变成voc格式比较方便，coco转voc网上脚本很多，我随便找了个：亲测有效，只有路径处理和类别处理需要根据自己的需要做些修改，此外第100行和第101行可以注释掉。模型脚本
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2024-06-12 23:25:25
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2021-09-07 11:07:10
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# PyTorch怎么在命令行中进行Debug
在深度学习的模型开发中，调试（Debug）是至关重要的环节。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，提供了一些强大的调试工具和技术。本篇文章将介绍如何在命令行中对PyTorch进行调试，包括调试工具的使用、如何设置断点、查看变量状态，以及通过示例代码来说明这些调试技巧。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保已安装PyTorch和相关的
# 使用 PyTorch 调试模型中间结果
调试深度学习模型尤其是使用 PyTorch 时，了解模型中间结果是一个非常有用的技能。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现这一目的，包括整个过程的步骤以及相应代码示例。
## 流程概述
以下是调试 PyTorch 模型中间结果的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
13.1. Measuring Performance在开始使用 TensorRT 进行任何优化工作之前，必须确定应该测量什么。没有衡量标准，就不可能取得可靠的进展或衡量是否取得了成功Latency网络推理的性能度量是从输入呈现给网络到输出可用所经过的时间。这是单个推理的网络延迟。较低的延迟更好。在某些应用中，低延迟是一项关键的安全要求。在其他应用程序中，延迟作为服务质量问题对用户来说是直接可见的
Pytorch-lightning可以非常简洁得构建深度学习代码。但是其实大部分人用不到很多复杂得功能，并且用的时候稍微有一些不灵活。Pytorch-lightning(以下简称pl)可以非常简洁得构建深度学习代码。但是其实大部分人用不到很多复杂得功能。而pl有时候包装得过于深了，用的时候稍微有一些不灵活。通常来说，在你的模型搭建好之后，大部分的功能都会被封装在一个叫trainer的类里面。一些比
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2024-08-13 21:42:18
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作者：Adrian Wälchli导读好的工具和工作习惯可以极大的提升工作效率。每一个深度学习项目都是不同的。不管你有多少经验，你总会遇到新的挑战和意想不到的行为。你在项目中运用的技巧和思维方式将决定你多快发现并解决这些阻碍成功的障碍。从实践的角度来看，深度学习项目从代码开始。一开始组织它很容易，但是随着项目的复杂性的增加，在调试和完整性检查上花费的时间会越来越多。令人惊讶的是，其中很多都可以自动
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2024-06-07 12:36:52
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0803-PyTorch的Debug指南 pytorch完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序，但是这只在小规模的程序下调试很方便
原创
2021-05-20 16:06:01
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0803-PyTorch的Debug指南 一、ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序，但是这只在小规模的程序下调试很方便
原创
2021-07-31 09:49:46
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聊一下VSCode对C++代码的debug功能。如果我们仅仅是想要借助VSCode的debug窗口，去debug我们已经生成的可执行文件，那：
原创
2024-08-08 14:05:35
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Pytorch官网已经建议使用DistributedDataParallel来代替DataParallel, 因为DistributedDataParallel比DataParallel运行的更快, 然后显存分配的更加均衡. 而且DistributedDataParallel功能更加强悍 DDP通过Ring-Redu
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2023-12-20 09:24:17
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