在 VSCode 中对 Python 进行多卡(多GPU)调试,尤其是对于深度学习任务(例如使用 PyTorch 或 TensorFlow),你需要结合 VSCode 的调试功能与分布式训练框架来实现。多卡调试通常意味着你要调试并行的计算任务,这需要协调多个 GPU 的计算资源和并发代码的执行。
确保你安装了以下工具:
debugpy
): 支持远程和本地调试。pip install debugpy
debugpy
)为了在 VSCode 中进行多卡调试,你可以在代码中添加 debugpy
,使得 VSCode 可以附加到正在运行的多卡训练程序中。
在代码中(例如 PyTorch 分布式训练)插入调试的配置:
import torch
import debugpy
def setup_debug(rank):
if rank == 0: # 只在主节点上进行调试
print(f"Debugger listening on rank {rank}")
debugpy.listen(("0.0.0.0", 5678)) # 监听端口
debugpy.wait_for_client() # 等待VSCode调试器附加
print("Debugger attached")
else:
print(f"Running on rank {rank} without debugger")
使用 PyTorch 的 torch.distributed.launch
或 torchrun
来启动多 GPU 训练:
torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=12345 your_script.py
这里 --nproc_per_node=4
表示你将使用 4 个 GPU。你可以在代码中设置每个 GPU 的任务和逻辑。
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Attach (remote debugging)",
"type": "python",
"request": "attach",
"host": "localhost",
"port": 5678, # 这里与代码中的 debugpy.listen() 保持一致
"justMyCode": false
}
]
}
启动多卡训练脚本后,确保程序在 debugpy.wait_for_client()
处等待。
在 VSCode 中启动调试任务:按下 F5
或从调试菜单中选择配置为“Python: Attach (remote debugging)”的任务,VSCode 会连接到你在程序中设置的调试点。
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