有没有办法查看 Pytorch 中的培训课程出了什么问题？

Question

我正在 Jupyter 中训练一个三元组卷积神经网络。当我执行单元格时，我只得到 * 符号，什么也没有发生。我不是在寻求帮助来查找代码问题。我只想知道是否有可能让我看到发生了什么的故障排除可能性。我的数据加载器、数据格式或模型可能有问题。如果 Pytorch 或有人有办法在这里找到线索，我会自己找到。它没有给我一个错误。它只是在错误的事情上无限地工作。我看到了一个名为“set_trace()”的函数，它可以输入到应该能够提供问题线索的块中。但是在将它放入 for 循环后我得到NameError: name 'set_trace' is not definedfor batch_idx in range(1):    for batch_idx, (data, target) in enumerate(triplet_train_loader):        model.train()        metrics = []        losses = []        total_loss = 0        data = tuple(d.cuda() for d in data)        optimizer.zero_grad()        outputs = model(*data)        loss_outputs = loss_fn(*outputs)        loss = loss_outputs[0] if type(loss_outputs) in (tuple, list) else loss_outputs        losses.append(loss.item())        total_loss += loss.item()        loss.backward()        optimizer.step()        set_trace()        if batch_idx % log_interval == 0:            message = 'Train: [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(                batch_idx * len(data[0]), len(triplet_train_loader.dataset),                100. * batch_idx / len(triplet_train_loader), np.mean(losses))            for metric in metrics:                message += '\t{}: {}'.format(metric.name(), metric.value())            print(message)            losses = []“描述预期和实际结果”喜欢训练。在实际结果世界中，它不会训练。

Answer 1

NameError: name 'set_trace' is not defined

你的意思是：

import pdb; pdb.set_trace()