作者｜王益、严浩
翻译｜程浩源、董文文
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GDB Python3
PyTorch官方发布了如何使用GDB对Python触发的C++代码进行调试的指南，详情参考:
https://github.com/pytorch/py...
其核心思路是运行gdb python3。在GDB会话中，可以为给定的C++函数名设置断点，如at::Tensor::neg。GDB当前无法找到这个函数，prompt中会提示是否在共享库加载时将断点挂起，回答yes。然后输入run，GDB会启动Python解释器。Python解释器会提示输入Python源码。输入import torch，然后回车。
当Python解释器执行import语句时，会加载相关的共享库。GDB会监视加载并设置断点。执行Python源码，触发断点，然后打开GDB prompt进行C++调试，例如使用 bt 检查回溯，使用 l 显示Python调用的C++代码。
2
在调试模式下编译OneFlow
Linux系统
OneFlow 支持 Linux，暂不支持macOS和Windows。本文主要介绍在AWS GPU主机上运行Amazon Linux 2（类似于CentOS）。
(base) [wkyi ~]$ cat /etc/os-release
NAME="Amazon Linux"
VERSION="2"
ID="amzn"
ID_LIKE="centos rhel fedora"
VERSION_ID="2"
PRETTY_NAME="Amazon Linux 2"
ANSI_COLOR="0;33"
CPE_NAME="cpe:2.3:o:amazon:amazon_linux:2"
HOME_URL="https://amazonlinux.com/"Conda或Docker环境
OneFlow官方文档建议使用Conda或Docker镜像：
https://github.com/Oneflow-In...。本次运行使用Anaconda。使用Conda或Docker是为了修复C++编译器和其他构建工具链的版本。使用新版本的g++需要对源代码进行更新，如
https://github.com/Oneflow-In...。
编译调试版本
这里要注意，必须先编译OneFlow的调试版本，因为GDB需要调试符号才能使 bt 和 l 的输出有意义。
cd ~/w/oneflow/build
CMAKE_BUILD_TYPE=Debug cmake .. -C ../cmake/caches/international/cpu.cmake我安装的是CPU版本的OneFlow，创建了cpu.cmake文件。因为我的 AWS 主机不在中国，所以是在international目录下创建文件。
报错
在安装报错时，我在GitHub上提交了相关issue
（https://github.com/Oneflow-In...），OneFlow的研发人员快速给出了回应，向他们致敬！
编译步骤
本小节将展示编译OneFlow的具体步骤：
- 下载安装Anaconda。默认安装路径是
~/anaconda3。安装时将环境变量添加到~/.bashrc。然后，获取环境变量或重新连接主机使更改生效。 - 创建并激活Conda环境，具体步骤参考：
https://github.com/Oneflow-In... - Git clone源码
mkdir ~/w cd ~/w git clone https://github.com/Oneflow-In...
- 编译OneFlow
cd oneflow mkdir build cd build `
CMAKE_BUILD_TYPE=Debug cmake .. -C ../cmake/caches/international/cpu.cmake make -k -j $(nproc)`
运行和调试
安装好后，在~/w/oneflow/build 目录中会出现 source.sh文件，这个文件设置了PYTHONPATH环境。运行下列命令使设置生效。
source source.sh
然后，用GDB运行Python编辑器。
gdb python3
在GDB prompt中，我在oneflow::one::Tensor::is_eager设置了一个断点，在共享库加载时会将断点挂起。
(gdb) b oneflow::one::Tensor::is_eager
Function "oneflow::one::Tensor::is_eager" not defined.
Make breakpoint pending on future shared library load? (y or [n]) y
Breakpoint 1 (oneflow::one::Tensor::is_eager) pending.再然后，输入run运行Python编辑器。在Python prompt中，输入oneflow。
(gdb) run
Starting program: /home/wkyi/anaconda3/envs/oneflow-dev-gcc7-v2/bin/python3
Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install glibc-2.26-58.amzn2.x86_64
[Thread debugging using libthread_db enabled]
Using host libthread_db library "/lib64/libthread_db.so.1".
Python 3.7.10 (default, Feb 26 2021, 18:47:35)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import oneflow导入的时间会比平时更长。如果显示ImportError，要检查是否运行了source source.sh。
接下来就可以来创建tensor了。
a = oneflow.tensor(1)
Thread 1 "python3" hit Breakpoint 1, oneflow::one::CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy (t=..., array=array@entry=0x7fffe5905150, Copy=,
Copy@entry=0x7fffefc977e0 ::From(unsigned long, oneflow::NumPyArrayPtr const&)>, modifier=...,
block_host_until_done=block_host_until_done@entry=false) at /home/wkyi/w/oneflow/oneflow/api/python/utils/tensor_utils.h:98
98 CHECK_OR_RETURN(tensor->is_eager()) << "eager tensors supported only."; 输入回车，此行代码执行会触发断点。
上述信息表明在源文件的第 98 行有一个名为tensor->is_eager()的函数 oneflow::CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy
。
要显示更多内容，可以输入l。在第 98 行，调用了tensor->is_eager()。
(gdb) l
93 inline Maybe CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy(
94 const std::shared_ptr& t, PyObject* array,
95 Maybe (*Copy)(uint64_t, const NumPyArrayPtr&), const std::string& modifier,
96 bool block_host_until_done) {
97 auto tensor = JUST(t->AsMirroredTensor());
98 CHECK_OR_RETURN(tensor->is_eager()) << "eager tensors supported only.";
99
100 if (block_host_until_done) {
101 NumPyArrayPtr array_ptr(array);
102 const auto& Callback = [array_ptr, Copy](uint64_t ofblob_ptr) { 你可能会好奇，为什么在Python中创建tensor会触发对Tensor::is_eager的调用？可以输入bt来显示更多信息。
(gdb) bt
#0 oneflow::one::CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy (t=..., array=array@entry=0x7fffe5905150, Copy=,
Copy@entry=0x7fffefc977e0 ::From(unsigned long, oneflow::NumPyArrayPtr const&)>, modifier=...,
block_host_until_done=block_host_until_done@entry=false) at /home/wkyi/w/oneflow/oneflow/api/python/utils/tensor_utils.h:98
#1 0x00007fffefd5aa5c in oneflow::one::CopyMirroredTensorFromUntypedArray (array=0x7fffe5905150, tensor=...)
at /home/wkyi/w/oneflow/oneflow/api/python/utils/tensor_utils.cpp:61
#13 0x00007fffefbe433f in oneflow::one::functional::tensor (self=, args=, kwargs=)
at /home/wkyi/w/oneflow/build/oneflow/api/python/functional/tensor_api.yaml.pybind.cpp:96
#14 0x00005555556b98b4 in _PyMethodDef_RawFastCallKeywords () at /tmp/build/80754af9/python_1614362349910/work/Objects/call.c:693
#15 0x00005555556b99d1 in _PyCFunction_FastCallKeywords (func=0x7ffdc75675a0, args=, nargs=, kwnames=)
at /tmp/build/80754af9/python_1614362349910/work/Objects/call.c:732
#29 0x000055555578c22c in _Py_UnixMain () at /tmp/build/80754af9/python_1614362349910/work/Modules/main.c:3495
#30 0x00007ffff783113a in __libc_start_main () from /lib64/libc.so.6
#31 0x0000555555730e90 in _start () at ../sysdeps/x86_64/elf/start.S:103
调用堆栈的底部是_stack，它是Python编辑器的入口点。从上面的代码中可以看到Python和OneFlow共享库之间的调用边界——Python中的_PyMethodDef_RawFastCallKeywords函数调用了OneFlow的C++函数oneflow::one::functional::tensor，进而触发了对oneflow::one::Tensor::is_eager的调用
上述内容展示了如何使用GDB对C++编写的Python库进行调试。以下将更进一步，展示如何在VSCode中调用GDB，以便更轻松地定位代码。
要想在Python C++库中使用GDB，需要进行如下操作：
- 构建C++库的调试版本
- 用GDB启动Python解释器
- 在C++函数中设置断点，例如b
oneflow::one::functional::tensor - 在Python REPL中运行代码，触发断点，然后GDB会在断点处暂停
按照以下方法改进VSCode用户界面
- 安装Microsoft的“C/C++”扩展，该扩展支持GDB调试器
- 添加新的调试启动配置
- 添加下列配置
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"type": "cppdbg",
"request": "launch",
"name": "GDB",
"program": "/home/charlieyan/anaconda3/envs/oneflow-dev-gcc7-v2/bin/python
"cwd": ".",
"environment": [
{
"name": "PYTHONPATH",
"value": "/home/charlieyan/proj/oneflow/python"
}
]
}
]
}- 然后就可以启动调试器“GDB”并设置断点。当调试器在断点处暂停时，VSCode也会跳转到源代码行，侧边栏中的变量会与调用栈一起显示。要想更好地理解代码，也可以单步执行各个函数。
参考来源：
1.https://code.visualstudio.com...
2.https://of-worldwide.quip.com...
（本文经授权后编译发布）
欢迎下载体验 OneFlow v0.7.0 最新版本：
https://github.com/Oneflow-In...