深度学习代码debug方法

[ShengdingHu]

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1. debug时，batchsize和hidden 不要设置得能整除，有同学batchsize 和 hidden都设置成32， 这样维度错了也不知道。为了避免该问题可以在debug阶段设置成33和32； (其他维度也一样，不要能整除）不要整除而不是不相等是因为pytorch有自动广播机制。
2. 遇到疯狂输出的cuda error，例如 一般是列表索引越界，可以设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1来debug，具体可以参考网上很多帖子
3. 首先检查输入是否正确，对于NLP任务，可以将id复原为token，看句子是不是想要的那样。
4. 查看模型梯度是否正常，如下

   [(name, parameter.grad.abs().sum(), parameter.sum()) for name,parameter in model.named_parameters()]
   

   每个tuple里，第一个是模块名字，第二个是grad绝对值求和，第三个是参数求和； 如果 需要由grad的模块的grad绝对值求和为零，就说明有问题；如果两次打印之间模型参数求和没有变化，可能也有问题，说明学习率可能过小。
5. 使用单个样本调试。 可以将数据集大小改为1 （也就是反复过这一个数据），去掉测试代码，只看训练loss，如果这种情况loss不降，说明优化流程有问题，例如没有开梯度，没有optimizer.step()等等
6. 在完成单个样本调试之后，可以逐步加大样本量，如果这时候loss变得难以下降，一般是优化器有问题，可以通过换优化器，换学习率，让模型在10~100这个量级上的数据能快速过拟合。
7. 在pip install ipython 之后，可以在代码中需要交互debug的地方加入语句 from IPython import embed; embed(), 程序就可以停在这儿供你访问程序中的变量，查看它们是否正常。