机器学习PAI中easyrec 代码断点单步调试都是用啥方法啊？

在机器学习PAI中，EasyRec是一个基于TensorFlow的推荐系统框架。对于代码断点单步调试，您可以使用以下方法：

使用Python的pdb库：在您想要设置断点的代码行前插入import pdb; pdb.set_trace()，然后运行代码。当代码执行到这一行时，它将进入交互式调试模式，允许您逐行执行代码、查看变量值等。

使用IDE的调试功能：如果您使用的是集成开发环境（IDE），如PyCharm、Visual Studio Code等，它们通常都提供了调试功能。您可以在代码中设置断点，然后使用IDE的调试器逐步执行代码、查看变量值等。

使用TensorBoard：EasyRec支持使用TensorBoard进行可视化和调试。您可以在训练过程中记录日志，然后在TensorBoard中查看模型结构、训练指标等信息。要使用TensorBoard，请确保在运行EasyRec时启用了日志记录功能，并使用tensorboard --logdir=命令启动TensorBoard。

使用Jupyter Notebook：如果您更喜欢交互式编程环境，可以使用Jupyter Notebook来编写和调试EasyRec代码。在Jupyter Notebook中，您可以使用%debug魔法命令在代码执行出错时进入调试模式。

请注意，这些方法可能在不同的环境和配置下有所不同。具体操作请参考相关文档和教程。

export -> create_estimator -> EasyRecModel EasyRecModel 内部需要加载load_class from easy_rec.python.utils.load_class import get_register_class_meta 先把kafka相关的代码注释掉再调试吧。此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

——参考链接。

在机器学习PAI中对easyrec代码进行断点单步调试时，可以采取以下方法：

一、断点调试
设置断点：在代码编辑器的侧栏点击相应行号，即可在该行设置断点。当程序运行到设置断点的位置时，会自动暂停执行，以便开发者进行调试。
查看状态：在断点处，开发者可以查看当前变量的值、调用栈等信息，以便分析程序状态。
二、单步调试
单步执行：使用快捷键F11进行单步调试，程序会逐步执行每一行代码。这有助于开发者仔细检查每一步是否符合预期，例如检查循环是否越界、赋值是否正确等。
逐过程调试：使用快捷键F10进行逐过程调试，程序会执行当前代码块并跳过函数内部的实现。这适用于在不关心函数内部实现细节时，快速查看函数调用的结果。
三、注意事项
环境兼容性：由于PAI后端可能使用特定版本的TensorFlow（如tensorflow2.10），且代码中可能使用了tf.compat.v1的API，因此在进行调试时需要注意API的兼容性。确保所使用的调试工具和方法与当前的开发环境相匹配。
调试工具选择：根据所使用的开发环境和编辑器，选择合适的调试工具。例如，在PAI的交互式建模环境（如PAI-DSW）中，可以直接使用编辑器提供的调试功能进行断点单步调试。
调试信息记录：在调试过程中，建议记录关键变量的值和程序状态的变化，以便在出现问题时能够快速定位和解决。
综上所述，通过在机器学习PAI中对easyrec代码进行断点单步调试，开发者可以逐步检查程序的执行过程，分析并解决问题。同时，需要注意环境兼容性、选择合适的调试工具以及记录调试信息。

在阿里云机器学习PAI中进行模型开发时，调试代码主要是通过阿里云PAI提供的可视化编程环境。由于PAI-Studio的后端使用了TensorFlow 2.x，但可能在某些地方仍指向了tf.compat.v1模块，这是因为TensorFlow 2.x为保持向后兼容，部分旧代码可能仍引用了v1的API。
在TensorFlow 2.x中，虽然默认的eager execution模式使得交互式调试更为方便，但直接的断点调试功能（如tfdbg模块）在tf.compat.v1下可能不可用。然而您仍然可以通过其他方法进行调试：
使用tf.print()：在关键位置插入tf.print()语句来打印中间结果，了解代码执行流程。
日志记录：利用TensorFlow的tf.debugging模块，如tf.debugging.set_log_device_placement(True)，结合日志记录来追踪运行时的设备分配和计算图执行。
第三方调试工具：考虑使用像TensorBoard这样的可视化工具来检查中间变量和模型结构。

在阿里云的PAI平台中进行EasyRec的断点和单步调试时，通常有以下几种方法可以帮助调试代码，特别是当EasyRec的后端是基于TensorFlow 2.10，而很多代码仍然使用tf.compat.v1的API时：

1. 使用Python自带的pdb调试

pdb 是Python自带的调试器，可以帮助在代码中设置断点、查看变量、逐步执行代码。常用的方式是在需要调试的位置插入如下代码：

import pdb; pdb.set_trace()

当代码执行到这一行时，程序会暂停，进入调试模式，允许你查看变量状态和执行下一步。对于兼容tf.compat.v1的代码，这种调试方式是通用的。

2. 使用tf.compat.v1的tf_debug模块

虽然TensorFlow 2.x版本中推荐使用tf.debugging模块，但由于你的代码中使用了tf.compat.v1，可以继续使用tf.compat.v1的调试工具。例如，tf.compat.v1中的tf_debug模块可以通过tf.compat.v1引入：

from tensorflow.python import debug as tf_debug

然后在创建Session时，使用带有tf_debug的Session来调试：

sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(tf.compat.v1.Session())

这种方法对于调试tf.compat.v1下的图模式代码（即基于Session的执行模型）会非常有用。

3. 使用远程调试工具，如PyCharm等IDE

如果你使用的开发环境是PyCharm，可以配置远程调试。具体方法是：

• 在你的本地机器上设置好调试端口。
• 在代码中插入调试断点。
• 通过ssh端口转发，将PAI中的进程端口映射到本地机器。
• 运行PyCharm中的Remote Debug，使其可以连接到运行中的程序。

这需要一定的网络配置和端口转发权限，但可以带来更友好的调试体验。

4. 使用日志打印（logging）

在一些场景下，特别是在PAI这种云端环境中调试，直接用断点可能不是最优选，使用日志打印来记录程序执行过程是更常用的调试方式。你可以通过print()函数或logging库来输出关键变量的值、形状、以及TensorFlow图的执行过程。

例如：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

logging.info("Current value of x: %s", x)

5. TensorFlow 2.x的调试工具：tf.debugging 和 tf.function的eager模式

虽然你提到代码使用了tf.compat.v1，但如果你有机会在某些部分切换到TensorFlow 2.x的API，可以利用其eager execution模式进行调试。TensorFlow 2.x默认是eager模式，这样在执行操作时会立即返回结果，更加接近Python原生的调试体验。

但是，当你在tf.compat.v1模式下，这些功能会受到限制，所以需要注意这个切换。

在阿里云机器学习平台 PAI 中使用 EasyRec 进行代码断点单步调试时，确实会遇到一些挑战，特别是当代码使用的是 TensorFlow 1.x 兼容模式（tf.compat.v1）。虽然 TensorFlow 2.x 提供了一些新的调试工具和特性，但在兼容模式下，这些新特性可能无法直接使用。不过，你仍然可以使用一些传统的方法来进行调试。

方法一：使用 tfdbg (TensorFlow Debugger)

tfdbg 是 TensorFlow 1.x 中的一个强大的调试工具，可以帮助你在运行时检查张量的值、形状等信息。尽管 TensorFlow 2.x 引入了新的调试工具如 tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info，但 tfdbg 仍然可以在兼容模式下使用。

步骤：

1. 安装 tfdbg：

   • 确保你的环境中已经安装了 tensorflow 和 tensorflow-datasets。

2. 导入 tfdbg：

   • 在你的代码中导入 tfdbg 模块：

     import tensorflow as tf
     from tensorflow.python import debug as tf_debug
     

3. 设置调试器：

   • 在创建 tf.Session 后，将 Session 包装在 tfdbg.LocalCLIDebugWrapperSession 中：

     sess = tf.compat.v1.Session()
     sess = tf_debug.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)
     

4. 运行调试会话：

   • 使用调试会话来运行你的模型，并在需要的地方设置断点。

     # 假设你有一个训练循环
     for step in range(num_steps):
         _, loss_value = sess.run([train_op, loss])
         print(f"Step {step}: Loss = {loss_value}")
     

5. 启动调试 CLI：

   • 当调试会话运行到断点时，会自动启动一个命令行界面，你可以在这里查看张量的信息并进行调试。

方法二：使用 Python 的内置调试器 pdb

如果你只需要简单的断点和单步调试功能，可以使用 Python 的内置调试器 pdb。

步骤：

1. 导入 pdb：

   • 在你的代码中导入 pdb 模块：

     import pdb
     

2. 设置断点：

   • 在你需要设置断点的地方插入 pdb.set_trace()：

     def train_model():
         # 你的训练代码
         ...
         pdb.set_trace()  # 设置断点
         ...
     

3. 运行代码：

   • 运行你的代码，当执行到 pdb.set_trace() 时，程序会暂停并进入调试模式。

     python your_script.py
     

4. 使用调试命令：

   • 在调试模式下，你可以使用以下命令进行调试：
     • n (next)：执行下一行代码。
     • s (step)：进入函数调用。
     • c (continue)：继续执行直到下一个断点或结束。
     • p <variable>：打印变量的值。
     • l (list)：列出当前代码段。
     • q (quit)：退出调试模式。

方法三：使用 VSCode 或其他 IDE 的调试功能

如果你使用的是 Visual Studio Code (VSCode) 或其他支持调试的 IDE，可以利用它们的调试功能来进行断点调试。

步骤：

1. 配置 launch.json：

   • 在 VSCode 中，按 F5 或点击侧边栏的“运行”图标，选择“创建 launch.json 文件”。
   • 选择适合你项目的调试配置模板（例如 Python）。

   • 编辑生成的 launch.json 文件，确保它指向正确的入口脚本。例如：

     {
       "version": "0.2.0",
       "configurations": [
         {
           "name": "Python: Current File",
           "type": "python",
           "request": "launch",
           "program": "${file}",
           "console": "integratedTerminal"
         }
       ]
     }
     

2. 设置断点：

   • 打开你要调试的源代码文件。
   • 将鼠标移到你想要设置断点的代码行左侧的行号区域，你会看到一个小红点出现。
   • 单击这个小红点，它会变成一个实心的红点，表示断点已经设置成功。

3. 启动调试会话：

   • 按 F5 或点击侧边栏的“运行”图标，然后点击绿色的“开始调试”按钮。
   • 你的代码会在调试模式下运行，并且当执行到断点时，程序会暂停，你可以使用调试工具栏进行单步调试、查看变量等操作。

总结

• 使用 tfdbg：适用于需要详细检查张量信息的情况。
• 使用 pdb：适用于简单的断点和单步调试。
• 使用 IDE 调试功能：适用于更直观的调试体验，特别是对于大型项目。

根据你的具体需求和环境，选择最适合的方法来进行调试。希望这些方法能帮助你在 EasyRec 项目中有效地进行断点单步调试。

使用TensorFlow Debugger（tfdbg）：

由于EasyRec后端使用的是TensorFlow 2.10版本，可以利用TensorFlow自带的调试器tfdbg来进行调试。tfdbg是TensorFlow的专用调试器，允许在训练和推理期间查看运行中的TensorFlow图的内部结构和状态。由于TensorFlow的计算图模式，使用通用调试程序（如Python的pdb）很难完成调试。
在代码中，可以通过包装Session对象来启用tfdbg。例如：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.python import debug as tf_dbg

with tf.Session() as sess:
sess = tf_dbg.LocalCLIDebugWrapperSession(sess)

# 运行代码

在调试模式下，可以使用tfdbg提供的命令行界面（CLI）来执行调试命令，如run、pt（print tensor）等，来检查和修改图的内部状态。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/tensorflow-processor?spm=a2c4g.11186623.0.i3