vscode在debug模式下调试pytorch代码程序_vscode 自动识别 pytorch 函数‘

一直对vscode的调试不太熟悉，特别是涉及到深度学习的代码，大部分情况下还是通过print函数输出打印 -_-|| 。所以研究了一下 vscode 的 debug 用法，下面写个简单的步骤：

1. 先在扩展里面安装一下 python 的插件

2. 打开 debug 模式

• 点击左边的第三个按钮，或者直接按 F5 启动
  

3. 编辑 launch.json 文件

看到第一个图那一行小字create a launch.json file 了吧，点他点他点他

• 选 python
  
• 选 python file

• 编辑 launch.json 文件 需要根据自己的环境和运行文件进行配置

{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
        	"python": "/data1/xxx/anaconda/envs/detection/bin/python" # 这里指定使用哪个python解释器，可以是anaconda虚拟环境下的
            "name": "Python: Current File",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "/data1/xxx/code/detection/yolofive/modified-multispectral-object-detection/train.py", # 这个指定用 python 运行那个文件
            "console": "integratedTerminal",
            "justMyCode": true,
            "args": ["--img", "1024", "--batch", "8", "--epochs", "200", "--data", "./data/multispectral/LLVIP.yaml",
            "--cfg", "./models/transformer/yolov5l_fusion_transformerx3_llvip.yaml", "--name", "LLVIP_export", "--device", "0,1"], # 这个指定模型传入的参数，就是在命令行里面的 --img 1024 等等
            "env": {"CUDA_VISIBLE_DEVICES":"6"} # 这个是全局的环境变量，一般常用到的就是指定哪一块GPU了
        }
    ]
}
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4. 打断点，开始调试

• 在行号左边这里鼠标点击便可加入断点
  

• 点击这里，或者 F5 开启

• 剩下的就是关于调试的技巧了

依次是跳到下一个断点，跳到下一行，跳进去一个函数，跳出来一个函数。这里字面意思，多摸索摸索就好了~

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