在Pycharm中调试python -m[亲测有效]

在Pycharm中调试python -m[亲测有效]当我们需要把库当脚本运行的时候,就需要使用python-m了。举个栗子:比如使用pytorch进行分布式开发的时候,可能会用到:python-mtorch.distributed.launchnproc_per_node1master_port12345main.pyevalcfgconfigs/swin_tiny_patch4_window7_224.yamlresumemodels/swin_tiny_patch4_window7_224.pthd

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当我们需要把库当脚本运行的时候,就需要使用python -m了。举个栗子:
使用pytorch进行分布式模型运行swin transformer的时候:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_port 12345 main.py --eval --cfg configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml --resume models/swin_tiny_patch4_window7_224.pth --data-path imagenet/

咱们很容易通过命令行跑通上面的脚本,但是不方便调试。在pycharm中调试就需要能在pycharm中运行起来。

首先要知道的是:我们使用launch来出发main,py,对pycharm而言,这里运行的主要脚本是launch而不是main.py

所以需要找到launch脚本的位置,随便找个.py文件在pycharm中打开。输入:

import torch.distributed.launch

用ctrl+单击launch就可以进入到launch脚本所在的目录位置。
比如:

/home/username/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/distributed/launch.py

在configurations中配置好Script path的位置:
pycharm
然后把后面的东西都复制到Parameters那一行:

--nproc_per_node 1 --master_port 12345 main.py --eval --cfg configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml --resume models/swin_tiny_patch4_window7_224.pth --data-path imagenet/

别急,还有最后一步,需要更改路径。因为你现在的默认路径已经是launch.py的那个路径,然而你的main.py并不在那个路径
我们看到Working directory那一行,改成你main.py所在的路径就可以了~

有问题欢迎留言交流~

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