汉中专业网站建设公司,本地wordpress后台很慢,wordpress iis部署,网站开发实例模板VS Code Debug技巧#xff1a;launch.json实用参数
在使用Visual Studio Code (VS Code)进行调试时#xff0c;launch.json文件是一个强大的工具#xff0c;它允许你自定义调试会话。以下是一些实用的参数#xff0c;可以帮助你更有效地调试Python代码。
1. 调试第三方库…VS Code Debug技巧launch.json实用参数
在使用Visual Studio Code (VS Code)进行调试时launch.json文件是一个强大的工具它允许你自定义调试会话。以下是一些实用的参数可以帮助你更有效地调试Python代码。
1. 调试第三方库代码
如果你需要调试第三方库中的代码可以使用justMyCode: false参数来禁用仅我的代码功能。这样你就可以在库代码中设置断点。
{version: 0.2.0,configurations: [{name: Python: tutorial_train.py,type: debugpy,request: launch,program: ${workspaceFolder}/tutorial_train.py,justMyCode: false,console: integratedTerminal}]
}2. 指定CUDA环境
在进行深度学习开发时你可能需要指定CUDA设备。通过设置env中的CUDA_VISIBLE_DEVICES你可以控制哪些GPU设备对当前调试会话可见。
{version: 0.2.0,configurations: [{name: Python: tutorial_train.py,type: debugpy,request: launch,program: ${workspaceFolder}/tutorial_train.py,env: {CUDA_VISIBLE_DEVICES: 1},justMyCode: false,console: integratedTerminal}]
}3. 指定Conda环境
如果你的项目依赖于特定的Conda环境可以通过python参数指定Conda环境的Python解释器路径。
{version: 0.2.0,configurations: [{name: Python 调试程序: 当前文件,type: debugpy,request: launch,program: ${file},console: integratedTerminal,justMyCode: false,python: /root/miniconda3/envs/xxx/bin/python}]
}4. 使用accelerate.launch替代
accelerate库提供了一个命令行工具来启动分布式训练。在launch.json中你可以使用module参数来指定accelerate.commands.launch模块并通过args参数传递必要的命令行参数。
{version: 0.2.0,configurations: [{name: Python 调试程序: 训练脚本,type: debugpy,request: launch,module: accelerate.commands.launch,args: [--config_file, /path/accelerate/default_config.yaml,/path/train_xxx_deepspeed.py,--config, /path/test_xxx.yaml],console: integratedTerminal,env: {CUDA_VISIBLE_DEVICES: 4,5,6,7},justMyCode: false}]
}5. 设置当前工作目录
使用cwd参数你可以为调试会话设置当前工作目录。这对于需要在特定目录下运行脚本的情况非常有用。
{version: 0.2.0,configurations: [{name: Python 调试程序: 当前文件,type: debugpy,request: launch,program: /root/TensorRT/demo/Diffusion/demo.py,console: integratedTerminal,cwd: /root/TensorRT/demo/Diffusion,env: {PYTHONPATH: /root/TensorRT/demo/Diffusion}}]
}通过这些launch.json参数你可以更灵活地控制VS Code的调试环境无论是调试第三方库、管理CUDA设备、使用特定Conda环境还是进行分布式训练。
