调试方法¶

断点调试¶

使用动转静功能时，您可以使用断点调试代码。 例如，在代码中，调用 pdb.set_trace()：

import pdb

@paddle.jit.to_static
def func(x):
    x = paddle.to_tensor(x)
    pdb.set_trace()
    if x > 3:
        x = x - 1
    return x

执行以下代码，将会在转化后的静态图代码中使用调试器：

func(np.ones([3, 2]))

运行结果：

> /tmp/tmpR809hf.py(6)func()
-> def true_fn_0(x):
(Pdb) n
> /tmp/tmpR809hf.py(6)func()
-> def false_fn_0(x):
...

如果您想在原始的动态图代码中使用调试器，请先调用 paddle.jit.ProgramTranslator().enable(False)，如下：

paddle.jit.ProgramTranslator().enable(False)
func(np.ones([3, 2]))

运行结果：

> <ipython-input-22-0bd4eab35cd5>(10)func()
-> if x > 3:
...

打印转换后的代码¶

您可以打印转换后的静态图代码，有2种方法：

1. 使用被装饰后的函数的 code 属性

   如下代码中，装饰器 paddle.jit.to_static 会将函数 func 转化为一个类对象 StaticFunction，可以使用 StaticFunction 的 code 属性来获得转化后的代码。

   @paddle.jit.to_static
   def func(x):
       x = paddle.to_tensor(x)
       if x > 3:
           x = x - 1
       return x
   
   print(func.code)
   

   运行结果：

   def func(x):
       x = paddle.nn.functional.assign(x)
   
       def true_fn_0(x):
           x = x - 1
           return x
   
       def false_fn_0(x):
           return x
       x = paddle.jit.dy2static.convert_ifelse(x > 3, true_fn_0, false_fn_0, (x,), (x,), (x,))
       return x
   

2. 使用 set_code_level(level=100, also_to_stdout=False) 或环境变量 TRANSLATOR_CODE_LEVEL=level

   通过调用 set_code_level 或设置环境变量 TRANSLATOR_CODE_LEVEL，可以在日志中查看转换后的代码：

   @paddle.jit.to_static
      def func(x):
      x = paddle.to_tensor(x)
      if x > 3:
          x = x - 1
      return x
   
   paddle.jit.set_code_level() # 也可设置 os.environ["TRANSLATOR_CODE_LEVEL"] = '100'，效果相同
   func(np.ones([1]))
   

   运行结果：

   2020-XX-XX 00:00:00,980 Dynamic-to-Static INFO: After the level 100 ast transformer: 'All Transformers', the transformed code:
   def func(x):
       x = paddle.nn.functional.assign(x)
   
       def true_fn_0(x):
           x = x - 1
           return x
   
       def false_fn_0(x):
           return x
       x = paddle.jit.dy2static.convert_ifelse(x > 3, true_fn_0, false_fn_0, (x,), (x,), (x,))
       return x
   

   此外，如果您想将转化后的代码也输出到 sys.stdout, 可以设置参数 also_to_stdout 为 True，否则将仅输出到 sys.stderr。 set_code_level 函数可以设置查看不同的 AST Transformer 转化后的代码，详情请见 set_code_level。

使用 print¶

print 函数可以用来查看变量，该函数在动转静中会被转化。当仅打印 Paddle Tensor 时，实际运行时会被转换为 Paddle 算子 Print，否则仍然运行 print。

@paddle.jit.to_static
def func(x):
    x = paddle.to_tensor(x)

    # 打印x，x是Paddle Tensor，实际运行时会运行Paddle Print(x)
    print(x)

    # 打印注释，非Paddle Tensor，实际运行时仍运行print
    print("Here call print function.")

    if len(x) > 3:
        x = x - 1
    else:
        x = paddle.ones(shape=[1])
    return x

func(np.ones([1]))

运行结果：

Variable: assign_0.tmp_0
  - lod: {}
  - place: CPUPlace
  - shape: [1]
  - layout: NCHW
  - dtype: double
  - data: [1]
Here call print function.  

日志打印¶

ProgramTranslator在日志中记录了额外的调试信息，以帮助您了解动转静过程中函数是否被成功转换。 您可以调用 paddle.jit.set_verbosity(level=0, also_to_stdout=False) 或设置环境变量 TRANSLATOR_VERBOSITY=level 来设置日志详细等级，并查看不同等级的日志信息。目前，level 可以取值0-3：

• 0: 无日志

• 1: 包括了动转静转化流程的信息，如转换前的源码、转换的可调用对象

• 2: 包括以上信息，还包括更详细函数转化日志

• 3: 包括以上信息，以及更详细的动转静日志

注意:

日志中包括了源代码等信息，请在共享日志前确保它不包含敏感信息。

可以在代码运行前调用 paddle.jit.set_verbosity 控制日志详细程度：

paddle.jit.set_verbosity(3)

或者设置环境变量 TRANSLATOR_VERBOSITY：

import os
os.environ["TRANSLATOR_VERBOSITY"] = '3'

运行结果：

2020-XX-XX 00:00:00,123 Dynamic-to-Static INFO: (Level 1) Source code:
@paddle.jit.to_static
def func(x):
    x = paddle.to_tensor(x)
    if len(x) > 3:
        x = x - 1
    else:
        x = paddle.ones(shape=[1])
    return x

2020-XX-XX 00:00:00,152 Dynamic-to-Static INFO: (Level 1) Convert callable object: convert <built-in function len>.

此外，如果您想将日志也输出到 sys.stdout, 可以设置参数 also_to_stdout 为 True，否则将仅输出到 sys.stderr，详情请见 set_verbosity。