调试方法
本节内容将介绍动态图转静态图(下文简称:动转静)推荐的几种调试方法。
注解:
请确保转换前的动态图代码能够成功运行,建议使用 paddle.jit.ProgramTranslator().enable(False)关闭动转静功能,直接运行动态图,如下:
import paddle
import numpy as np
# 关闭动转静动能
paddle.jit.ProgramTranslator().enable(False)
@paddle.jit.to_static
def func(x):
x = paddle.to_tensor(x)
if x > 3:
x = x - 1
return x
func(np.ones([3, 2]))
断点调试
使用动转静功能时,您可以使用断点调试代码。 例如,在代码中,调用 pdb.set_trace()
:
import pdb
@paddle.jit.to_static
def func(x):
x = paddle.to_tensor(x)
pdb.set_trace()
if x > 3:
x = x - 1
return x
执行以下代码,将会在转化后的静态图代码中使用调试器:
func(np.ones([3, 2]))
运行结果:
> /tmp/tmpR809hf.py(6)func()
-> def true_fn_0(x):
(Pdb) n
> /tmp/tmpR809hf.py(6)func()
-> def false_fn_0(x):
...
如果您想在原始的动态图代码中使用调试器,请先调用 paddle.jit.ProgramTranslator().enable(False)
,如下:
paddle.jit.ProgramTranslator().enable(False)
func(np.ones([3, 2]))
运行结果:
> <ipython-input-22-0bd4eab35cd5>(10)func()
-> if x > 3:
...
打印转换后的代码
您可以打印转换后的静态图代码,有2种方法:
使用被装饰后的函数的
code
属性如下代码中,装饰器
paddle.jit.to_static
会将函数func
转化为一个类对象StaticFunction
,可以使用 StaticFunction 的code
属性来获得转化后的代码。@paddle.jit.to_static
def func(x):
x = paddle.to_tensor(x)
if x > 3:
x = x - 1
return x
print(func.code)
运行结果:
def func(x):
x = paddle.nn.functional.assign(x)
def true_fn_0(x):
x = x - 1
return x
def false_fn_0(x):
return x
x = paddle.jit.dy2static.convert_ifelse(x > 3, true_fn_0, false_fn_0, (x,), (x,), (x,))
return x
使用
set_code_level(level=100, also_to_stdout=False)
或环境变量TRANSLATOR_CODE_LEVEL=level
通过调用
set_code_level
或设置环境变量TRANSLATOR_CODE_LEVEL
,可以在日志中查看转换后的代码:@paddle.jit.to_static
def func(x):
x = paddle.to_tensor(x)
if x > 3:
x = x - 1
return x
paddle.jit.set_code_level() # 也可设置 os.environ["TRANSLATOR_CODE_LEVEL"] = '100',效果相同
func(np.ones([1]))
运行结果:
2020-XX-XX 00:00:00,980 Dynamic-to-Static INFO: After the level 100 ast transformer: 'All Transformers', the transformed code:
def func(x):
x = paddle.nn.functional.assign(x)
def true_fn_0(x):
x = x - 1
return x
def false_fn_0(x):
return x
x = paddle.jit.dy2static.convert_ifelse(x > 3, true_fn_0, false_fn_0, (x,), (x,), (x,))
return x
此外,如果您想将转化后的代码也输出到
sys.stdout
, 可以设置参数also_to_stdout
为 True,否则将仅输出到sys.stderr
。set_code_level
函数可以设置查看不同的 AST Transformer 转化后的代码,详情请见 set_code_level。
使用 print
print
函数可以用来查看变量,该函数在动转静中会被转化。当仅打印 Paddle Tensor 时,实际运行时会被转换为 Paddle 算子 Print,否则仍然运行 print
。
@paddle.jit.to_static
def func(x):
x = paddle.to_tensor(x)
# 打印x,x是Paddle Tensor,实际运行时会运行Paddle Print(x)
print(x)
# 打印注释,非Paddle Tensor,实际运行时仍运行print
print("Here call print function.")
if len(x) > 3:
x = x - 1
else:
x = paddle.ones(shape=[1])
return x
func(np.ones([1]))
运行结果:
Variable: assign_0.tmp_0
- lod: {}
- place: CPUPlace
- shape: [1]
- layout: NCHW
- dtype: double
- data: [1]
Here call print function.
日志打印
ProgramTranslator在日志中记录了额外的调试信息,以帮助您了解动转静过程中函数是否被成功转换。 您可以调用 paddle.jit.set_verbosity(level=0, also_to_stdout=False)
) 或设置环境变量 TRANSLATOR_VERBOSITY=level
来设置日志详细等级,并查看不同等级的日志信息。目前,level
可以取值0-3:
0: 无日志
1: 包括了动转静转化流程的信息,如转换前的源码、转换的可调用对象
2: 包括以上信息,还包括更详细函数转化日志
3: 包括以上信息,以及更详细的动转静日志
注意:
日志中包括了源代码等信息,请在共享日志前确保它不包含敏感信息。
可以在代码运行前调用 paddle.jit.set_verbosity
控制日志详细程度:
paddle.jit.set_verbosity(3)
或者设置环境变量 TRANSLATOR_VERBOSITY
:
import os
os.environ["TRANSLATOR_VERBOSITY"] = '3'
运行结果:
2020-XX-XX 00:00:00,123 Dynamic-to-Static INFO: (Level 1) Source code:
@paddle.jit.to_static
def func(x):
x = paddle.to_tensor(x)
if len(x) > 3:
x = x - 1
else:
x = paddle.ones(shape=[1])
return x
2020-XX-XX 00:00:00,152 Dynamic-to-Static INFO: (Level 1) Convert callable object: convert <built-in function len>.
此外,如果您想将日志也输出到 sys.stdout
, 可以设置参数 also_to_stdout
为 True,否则将仅输出到 sys.stderr
,详情请见 set_verbosity。