OneFlow源码一览：GDB编译调试

Posted 2022-07-18 OneFlow深度学习框架

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了OneFlow源码一览：GDB编译调试相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

作者｜王益、严浩

翻译｜程浩源、董文文

1 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。

2 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-release
NAME="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://amazonlinux.com/"

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 bt 和 l 的输出有意义。

cd ~/w/oneflow/build
CMAKE_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_eager
Function "oneflow::one::Tensor::is_eager" not defined.
Make breakpoint pending on future shared library load? (y or [n]) y
Breakpoint 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) run
Starting program: /home/wkyi/anaconda3/envs/oneflow-dev-gcc7-v2/bin/python3
Missing 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 linux
Type "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:98
98      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) l
93    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.";
99
100      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

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。