Debug Tensorflow的C++代码

栏目: C++ · 发布时间: 6年前

内容简介:单步调试python代码,直接用IDE就可以了(例如Intellij Idea). 但如果要跟踪C++代码,就要使用GDB(Linux使用GDB, Mac OS上要用LLDB).安装编译工具见:首先使用

单步调试 python 代码,直接用IDE就可以了(例如Intellij Idea). 但如果要跟踪C++代码,就要使用GDB(Linux使用GDB, Mac OS上要用LLDB).

准备工作

编译安装带调试信息的Tensorflow

安装编译 工具 见: https://www.tensorflow.org/install/source

首先使用 -c dbg 来编译安装tensorflow(以MacOS上编译tensorflow 1.8.0为例):

bazel build -c dbg //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package || exit 1
rm -rf /tmp/tf_pkg && bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tf_pkg || exit 1
pip uninstall -y tensorflow || exit 1
echo "Build Successful:" $(ls /tmp/tf_pkg)
pip install /tmp/tf_pkg/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-macosx_10_13_x86_64.whl || exit 1

在Python脚本中加上中断

我们要在python加载 pywrap_tensorflow.so 之后用GDB/LLDB连上去, 所以为了让断点能生效,就在 import tensorflow 之后加个能让程序停 下来的代码(应该还有别的方式,我目前还没发现). 例如:

import tensorflow as tf
import os

input("pid: " + str(os.getpid()) +", press enter to continue")

a = tf.constant([[1,3]])
b = tf.constant([[3],[1]])
c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

调试

使用GDB/LLDB 命令行

首先启动python程序:

$ python /tmp/test.py
pid: 44806, press enter to continue

我们看到pid是44806, 执行GDB/LLDB连上这个进程:

$ lldb -p 44806
(lldb) process attach --pid 44806
Process 44806 stopped
* thread #1, queue = 'com.apple.main-thread', stop reason = signal SIGSTOP
    frame #0: 0x00007fff707ecbea libsystem_kernel.dylib`__read_nocancel + 10
libsystem_kernel.dylib`__read_nocancel:
->  0x7fff707ecbea <+10>: jae    0x7fff707ecbf4            ; <+20>
    0x7fff707ecbec <+12>: movq   %rax, %rdi
    0x7fff707ecbef <+15>: jmp    0x7fff707e3ae9            ; cerror_nocancel
    0x7fff707ecbf4 <+20>: retq
Target 0: (Python) stopped.

Executable module set to "/Users/chi/.pyenv/versions/3.6.4/Python.framework/Versions/3.6/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python".
Architecture set to: x86_64h-apple-macosx.
(lldb)

此时Python程序已经被停下来了,接下来可以设置断点:

(lldb) breakpoint set -n TF_NewSession
Breakpoint 1: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`::TF_NewSession(TF_Graph *, const TF_SessionOptions *, TF_Status *) + 31 at c_api.cc:2474, address = 0x000000011191246f
(lldb) breakpoint set -f matmul_op.cc -l 458
Breakpoint 2: 6 locations.
(lldb) breakpoint list
Current breakpoints:
1: name = 'TF_NewSession', locations = 1, resolved = 1, hit count = 0
  1.1: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`::TF_NewSession(TF_Graph *, const TF_SessionOptions *, TF_Status *) + 31 at c_api.cc:2474, address = 0x000000011191246f, resolved, hit count = 0

2: file = 'matmul_op.cc', line = 458, exact_match = 0, locations = 6, resolved = 6, hit count = 0
  2.1: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`tensorflow::MatMulOp<Eigen::ThreadPoolDevice, float, false>::Compute(tensorflow::OpKernelContext*) + 66 at matmul_op.cc:458, address = 0x0000000115428df2, resolved, hit count = 0
  2.2: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`tensorflow::MatMulOp<Eigen::ThreadPoolDevice, double, false>::Compute(tensorflow::OpKernelContext*) + 66 at matmul_op.cc:458, address = 0x000000011547df42, resolved, hit count = 0
  2.3: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`tensorflow::MatMulOp<Eigen::ThreadPoolDevice, Eigen::half, false>::Compute(tensorflow::OpKernelContext*) + 66 at matmul_op.cc:458, address = 0x00000001154d14d2, resolved, hit count = 0
  2.4: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`tensorflow::MatMulOp<Eigen::ThreadPoolDevice, int, false>::Compute(tensorflow::OpKernelContext*) + 66 at matmul_op.cc:458, address = 0x0000000115524702, resolved, hit count = 0
  2.5: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`tensorflow::MatMulOp<Eigen::ThreadPoolDevice, std::__1::complex<float>, false>::Compute(tensorflow::OpKernelContext*) + 66 at matmul_op.cc:458, address = 0x000000011557a962, resolved, hit count = 0
  2.6: where = _pywrap_tensorflow_internal.so`tensorflow::MatMulOp<Eigen::ThreadPoolDevice, std::__1::complex<double>, false>::Compute(tensorflow::OpKernelContext*) + 66 at matmul_op.cc:458, address = 0x00000001155d3a22, resolved, hit count = 0

设置了两个断点,第一个是 TF_NewSession 函数,第二个是 matmul_op.cc 的第458行. LLDB 的相关文档见 https://developer.apple.com/library/archive/documentation/General/Conceptual/lldb-guide/chapters/C3-Breakpoints.html .

接下来可以让程序继续运行. 在LLDB命令行下输入

(lldb) c
Process 44806 resuming

在python程序中按下回车, 可以看到LLDB已经运行到了断点, 进入了 TF_NewSession :

Process 44806 stopped
* thread #1, queue = 'com.apple.main-thread', stop reason = breakpoint 1.1
    frame #0: 0x000000011191246f _pywrap_tensorflow_internal.so`::TF_NewSession(graph=0x00007faaff47e310, opt=0x00007faafe87d530, status=0x00007faafc4dbc00) at c_api.cc:2474
   2471	TF_Session* TF_NewSession(TF_Graph* graph, const TF_SessionOptions* opt,
   2472	                          TF_Status* status) {
   2473	  Session* session;
-> 2474	  status->status = NewSession(opt->options, &session);
   2475	  if (status->status.ok()) {
   2476	    TF_Session* new_session = new TF_Session(session, graph);
   2477	    if (graph != nullptr) {
Target 0: (Python) stopped.

接下来就可以单步跟踪了。

使用IDE(VSCode)

GDB/LLDB只有命令行界面,使用比较麻烦,如果想用IDE可以使用VSCode.

安装插件

在MacOS上,需要运行

ln -s /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/usr/bin/lldb-mi /usr/local/bin/lldb-mi

lldb-mi 放进 $PATH 里,才能和IDE进行连接。

首先安装一个叫 Native Debug 的插件: Debug Tensorflow的C++代码

然后点击debug标签下的配置按钮,创建一个debug配置(launch.json): Debug Tensorflow的C++代码

launch.json的内容如下:

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        { 
            "name": "(lldb) Attach",
            "type": "cppdbg",
            "request": "attach",
            "program": "/Users/chi/.pyenv/versions/3.6.4/Python.framework/Versions/3.6/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python",
            "processId": "${command:pickProcess}",
            "MIMode": "lldb"
        },
    ]
}

设置断点

在VSCode里打开tensorflow代码目录,设置断点即可,例如: Debug Tensorflow的C++代码

进行调试

首先正常启动python程序:

$ python /tmp/test.py
pid: 45874, press enter to continue

然后在VSCode里点击运行按钮,运行刚才的”(lldb) Attach”: Debug Tensorflow的C++代码 在输入框中找到目标python程序并点击(这里是python test.py的那个), 就可以进入调试模式. 进入python的窗口按下回车,让python程序继续运行,可以看到程序停在 TF_NewSession 函数上. Debug Tensorflow的C++代码 接下来就可以使用IDE中的按钮进行单步跟踪或者变量查看了。


以上所述就是小编给大家介绍的《Debug Tensorflow的C++代码》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

数据结构、算法与应用

数据结构、算法与应用

(美)Sartaj Sahni / 汪诗林、孙晓东、等 / 机械工业出版社 / 2000-01 / 49.00

本书是关于计算机科学与工程领域的基础性研究科目之一――数据结构与算法的专著。 本书在简要回顾了基本的C++ 程序设计概念的基础上,全面系统地介绍了队列、堆栈、树、图等基本数据结构,以及贪婪算法、分而治之算法、分枝定界算法等多种算法设计方法,为数据结构与算法的继续学习和研究奠定了一个坚实的基础。更为可贵的是,本书不仅仅介绍了理论知识,还提供了50多个应用实例及600多道练习题。 本书......一起来看看 《数据结构、算法与应用》 这本书的介绍吧!

URL 编码/解码
URL 编码/解码

URL 编码/解码

HEX CMYK 转换工具
HEX CMYK 转换工具

HEX CMYK 互转工具

HSV CMYK 转换工具
HSV CMYK 转换工具

HSV CMYK互换工具