VSCode中配置命令行参数_vscode调试怎么设置命令行参数

VSCode中配置命令行参数

在跑程序调试的时候，可以直接使用脚本运行程序，这个时候调试代码只能用pdb ,我觉得不太习惯，而且感觉不是很好，所以想这能不能将运行程序的脚本中的命令直接配置到vscode上，就有了这篇记录。

正常vscode Debug程序

这个好像没什么值得说的。打开程序文件，点击f5。一般第一次使用f5跑代码会弹出是否配置lanuch,默认选择就好。这个要求是程序不需要从命令行输入参数，直接就能运行了。
唯一可能有问题的是，f5有时没有反应，这个时候我们就需要检查vscode 中装的python扩展，版本低于2022.8.1就可以了。装好记得重新打开vscode，基本就没有问题了。
我下面的截图有额外增加的部分。第一个红框框起来的就是默认的配置。这个代码不需要输入参数，所以没有额外的设置。
后面可能需要改的是”justMycode“,和在库的代码中设置断点有没有效果有关系。

命配置命令参数输入

这个比之前的多的一点是，在输入脚本测试代码时，我们可能会需要提供额外的信息。

这个就是我们的脚本文件train.sh 。把最后一行改成：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 train.py --launcher pytorch --cfg_file cfgs/kitti_models/IA-SSD.yaml
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可以直接拿着到vscode的终端里跑，只要文件地址正确。下面的两个框就是配置命令行的参数。我之前常用的时蓝色框里的，就是一般就跟着train.py(我的代码)后面的直接用这样的方式就可以了。

torch.distribut 配置

主要时参考下面的文章
VS Code中如何调试pytorch分布式训练脚本torch.distributed
这里和简单的 train.py 后面跟参数不一样，这个时会在train.py的前面加参数。还是下面的例子

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 train.py --launcher pytorch --cfg_file cfgs/kitti_models/IA-SSD.yaml
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-m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1是在train.py前面的，要是直接安装上面的方法会报错。

然后重点来了，主要还是参考的上面的那片文章。

"program": "/home/cyd/miniconda3/envs/IASSD/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launch.py",
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上面那篇文章介绍的很详细，但是没说launch.py这个文件怎么找。我这里就是补充一下，
没有办法的时候，我们直接使用命令行参数运行程序，这个时候，就会有调用信息显示出来，里面就会有这个launch.py文件地址，我们直接copy 过来就好。

就是这个路径
然后其他参数照着写道”args“里面就可以了。
还有一个就是环境cuda的设置问题，放在”env“后面就好了。

 "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"0"},
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还有一个就是”cwd“,你想点f5后程序是从哪个路劲开始，就把这个值设置为对应的路劲就好，不然会默认跑到根目录，这个时候路径有问题就会出别的错误。