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OneFlow源码一览:GDB编译调试

 520jefferson 2022-07-14 发布于北京
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作者|王益、严浩

翻译|程浩源、董文文

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GDB Python3

PyTorch官方发布了如何使用GDB对Python触发的C++代码进行调试的指南,详情参考:

https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/CONTRIBUTING.md#gdb-integration

其核心思路是运行gdb python3。在GDB会话中,可以为给定的C++函数名设置断点,如at::Tensor::neg。GDB当前无法找到这个函数,prompt中会提示是否在共享库加载时将断点挂起,回答yes。然后输入run,GDB会启动Python解释器。Python解释器会提示输入Python源码。输入import torch,然后回车。

当Python解释器执行import语句时,会加载相关的共享库。GDB会监视加载并设置断点。执行Python源码,触发断点,然后打开GDB prompt进行C++调试,例如使用 bt 检查回溯,使用 l 显示Python调用的C++代码。

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在调试模式下编译OneFlow

Linux系统

OneFlow 支持 Linux,暂不支持macOS和Windows。本文主要介绍在AWS GPU主机上运行Amazon Linux 2(类似于CentOS)。

(base) [wkyi ~]$ cat /etc/os-releaseNAME='Amazon Linux'VERSION='2'ID='amzn'ID_LIKE='centos rhel fedora'VERSION_ID='2'PRETTY_NAME='Amazon Linux 2'ANSI_COLOR='0;33'CPE_NAME='cpe:2.3:o:amazon:amazon_linux:2'HOME_URL='https:///'

Conda或Docker环境

OneFlow官方文档建议使用Conda或Docker镜像:

https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow#option-1-build-with-conda-recommended本次运行使用Anaconda。使用Conda或Docker是为了修复C++编译器和其他构建工具链的版本。使用新版本的g++需要对源代码进行更新,如 https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/issues/8397

编译调试版本

这里要注意,必须先编译OneFlow的调试版本,因为GDB需要调试符号才能使 btl 的输出有意义。

cd ~/w/oneflow/buildCMAKE_BUILD_TYPE=Debug cmake .. -C ../cmake/caches/international/cpu.cmake

我安装的是CPU版本的OneFlow,创建了cpu.cmake文件。因为我的 AWS 主机不在中国,所以是在international目录下创建文件。

报错

在安装报错时,我在GitHub上提交了相关issue

https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/issues?q=is%3Aissue+author%3Awangkuiyi),OneFlow的研发人员快速给出了回应,向他们致敬!

编译步骤

本小节将展示编译OneFlow的具体步骤:

1. 下载安装Anaconda。默认安装路径是 ~/anaconda3。安装时将环境变量添加到~/.bashrc。然后,获取环境变量或重新连接主机使更改生效。

2. 创建并激活Conda环境,具体步骤参考: https://github.com/Oneflow-Inc/conda-env

3. Git clone源码

mkdir ~/w  cd ~/w  git clone https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow

4. 编译OneFlow

cd oneflow mkdir build cd build CMAKE_BUILD_TYPE=Debug cmake .. -C ../cmake/caches/international/cpu.cmake make -k -j $(nproc)

运行和调试

安装好后,在~/w/oneflow/build 目录中会出现 source.sh文件,这个文件设置了PYTHONPATH 环境。运行下列命令使设置生效。

source source.sh

然后,用GDB运行Python编辑器。

gdb python3

在GDB prompt中,我在oneflow::one::Tensor::is_eager设置了一个断点,在共享库加载时会将断点挂起。

(gdb) b oneflow::one::Tensor::is_eagerFunction 'oneflow::one::Tensor::is_eager' not defined.Make breakpoint pending on future shared library load? (y or [n]) yBreakpoint 1 (oneflow::one::Tensor::is_eager) pending.

再然后,输入run运行Python编辑器。在Python prompt中,输入oneflow

(gdb) runStarting program: /home/wkyi/anaconda3/envs/oneflow-dev-gcc7-v2/bin/python3Missing separate debuginfos, use: debuginfo-install glibc-2.26-58.amzn2.x86_64[Thread debugging using libthread_db enabled]Using host libthread_db library '/lib64/libthread_db.so.1'.Python 3.7.10 (default, Feb 26 2021, 18:47:35)[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linuxType 'help', 'copyright', 'credits' or 'license' for more information.>>> import oneflow

导入的时间会比平时更长。如果显示ImportError,要检查是否运行了source source.sh

接下来就可以来创建tensor了。

>>> a = oneflow.tensor(1)
Thread 1 'python3' hit Breakpoint 1, oneflow::one::CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy<long> (t=..., array=array@entry=0x7fffe5905150, Copy=<optimized out>, Copy@entry=0x7fffefc977e0 <oneflow::BlobNumpyCopyUtil<long>::From(unsigned long, oneflow::NumPyArrayPtr const&)>, modifier=..., block_host_until_done=block_host_until_done@entry=false) at /home/wkyi/w/oneflow/oneflow/api/python/utils/tensor_utils.h:9898 CHECK_OR_RETURN(tensor->is_eager()) << 'eager tensors supported only.';

输入回车,此行代码执行会触发断点。

上述信息表明在源文件的第 98 行有一个名为tensor->is_eager()的函数 oneflow::one::CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy

要显示更多内容,可以输入l。在第 98 行,调用了tensor->is_eager()

(gdb) l93    inline Maybe<void> CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy(94        const std::shared_ptr<Tensor>& t, PyObject* array,95        Maybe<void> (*Copy)(uint64_t, const NumPyArrayPtr&), const std::string& modifier,96        bool block_host_until_done) {97      auto tensor = JUST(t->AsMirroredTensor());98      CHECK_OR_RETURN(tensor->is_eager()) << 'eager tensors supported only.';99100      if (block_host_until_done) {101        NumPyArrayPtr array_ptr(array);102        const auto& Callback = [array_ptr, Copy](uint64_t ofblob_ptr) {

你可能会好奇,为什么在Python中创建tensor会触发对Tensor::is_eager的调用?可以输入bt来显示更多信息。

(gdb) bt#0 oneflow::one::CopyBetweenMirroredTensorAndNumpy<long> (t=..., array=array@entry=0x7fffe5905150, Copy=<optimized out>, Copy@entry=0x7fffefc977e0 <oneflow::BlobNumpyCopyUtil<long>::From(unsigned long, oneflow::NumPyArrayPtr const&)>, modifier=..., block_host_until_done=block_host_until_done@entry=false) at /home/wkyi/w/oneflow/oneflow/api/python/utils/tensor_utils.h:98#1 0x00007fffefd5aa5c in oneflow::one::CopyMirroredTensorFromUntypedArray<long> (array=0x7fffe5905150, tensor=...) at /home/wkyi/w/oneflow/oneflow/api/python/utils/tensor_utils.cpp:61
#13 0x00007fffefbe433f in oneflow::one::functional::tensor (self=<optimized out>, args=<optimized out>, kwargs=<optimized out>) at /home/wkyi/w/oneflow/build/oneflow/api/python/functional/tensor_api.yaml.pybind.cpp:96#14 0x00005555556b98b4 in _PyMethodDef_RawFastCallKeywords () at /tmp/build/80754af9/python_1614362349910/work/Objects/call.c:693#15 0x00005555556b99d1 in _PyCFunction_FastCallKeywords (func=0x7ffdc75675a0, args=<optimized out>, nargs=<optimized out>, kwnames=<optimized out>) at /tmp/build/80754af9/python_1614362349910/work/Objects/call.c:732
#29 0x000055555578c22c in _Py_UnixMain () at /tmp/build/80754af9/python_1614362349910/work/Modules/main.c:3495#30 0x00007ffff783113a in __libc_start_main () from /lib64/libc.so.6#31 0x0000555555730e90 in _start () at ../sysdeps/x86_64/elf/start.S:103

调用堆栈的底部是_stack,它是Python编辑器的入口点。从上面的代码中可以看到Python和OneFlow共享库之间的调用边界——Python中的_PyMethodDef_RawFastCallKeywords函数调用了OneFlow的C++函数oneflow::one::functional::tensor,进而触发了对oneflow::one::Tensor::is_eager的调用

上述内容展示了如何使用GDB对C++编写的Python库进行调试。以下将更进一步,展示如何在VSCode中调用GDB,以便更轻松地定位代码。

要想在Python C++库中使用GDB,需要进行如下操作:

1. 构建C++库的调试版本
2. 用GDB启动Python解释器
3. 在C++函数中设置断点,例如b oneflow::one::functional::tensor
4. 在Python REPL中运行代码,触发断点,然后GDB会在断点处暂停

按照以下方法改进VSCode用户界面

1. 安装Microsoft的“C/C++”扩展,该扩展支持GDB调试器
2. 添加新的调试启动配置

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3. 添加下列配置


{ 'version': '0.2.0', 'configurations': [ { 'type': 'cppdbg', 'request': 'launch', 'name': 'GDB', 'program': '/home/charlieyan/anaconda3/envs/oneflow-dev-gcc7-v2/bin/python 'cwd': '.', 'environment': [ { 'name': 'PYTHONPATH', 'value': '/home/charlieyan/proj/oneflow/python' } ] } ] }

4. 然后就可以启动调试器“GDB”并设置断点。当调试器在断点处暂停时,VSCode也会跳转到源代码行,侧边栏中的变量会与调用栈一起显示。要想更好地理解代码,也可以单步执行各个函数。

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参考来源:
1.https://code./docs/cpp/launch-json-reference

2.https://of-worldwide./JuQ0AuodVJn4/Use-GDB-to-Walkthrough-OneFlow-Source-Code

(本文经授权后编译发布)

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