デバッガー必見！PyTorchでエラーの原因を突き止める：`torch.utils.get_cpp_backtrace`関数と実践ガイド

この関数は、以下の引数を取ります。

maximum_number_of_frames (int): 返すフレーム数の最大数。デフォルトは 100 です。
frames_to_skip (int): スタックの一番上からスキップするフレーム数。デフォルトは 0 です。

この関数は、以下の例のように使用できます。

import torch

cpp_backtrace = torch.utils.get_cpp_backtrace()
print(cpp_backtrace)

このコードは、現在のスレッドの C++ スタックトレースをコンソールに出力します。

torch.utils.get_cpp_backtrace 関数は、以下の点に注意する必要があります。

この関数は、デバッグ目的でのみ使用してください。パフォーマンスに影響を与える可能性があるため、プロダクションコードでは使用しないでください。
この関数は、C++ スタックトレースのみを返します。Python スタックトレースは返しません。

torch.utils.get_cpp_backtrace 関数は、PyTorch 1.1 以降で使用できます。

例 1: 現在のスレッドの C++ スタックトレースをコンソールに出力する

import torch

cpp_backtrace = torch.utils.get_cpp_backtrace()
print(cpp_backtrace)

例 2: スタックの一番上から 5 フレームをスキップして、C++ スタックトレースをコンソールに出力する

import torch

cpp_backtrace = torch.utils.get_cpp_backtrace(frames_to_skip=5)
print(cpp_backtrace)

import torch

cpp_backtrace_str = torch.utils.get_cpp_backtrace(maximum_number_of_frames=20)
print(cpp_backtrace_str)

以下に、torch.utils.get_cpp_backtrace の代替方法をいくつか紹介します。

Python の traceback モジュールを使用する

Python の標準ライブラリには、traceback モジュールが含まれています。このモジュールを使用して、Python スタックトレースを取得できます。

import traceback

try:
  # エラーが発生するコードを実行する
  raise Exception("エラーが発生しました")
except Exception as e:
  # 例外を処理する
  print(traceback.format_exc())

このコードは、例外が発生したときに Python スタックトレースをコンソールに出力します。

capture_stackexception コンテキストマネージャーを使用する

PyTorch には、capture_stackexception コンテキストマネージャーが含まれています。このコンテキストマネージャーを使用して、例外が発生したときに Python スタックトレースと C++ スタックトレースを取得できます。

import torch

try:
  with torch.utils.capture_stackexception():
    # エラーが発生するコードを実行する
    raise Exception("エラーが発生しました")
except Exception as e:
  # 例外を処理する
  print(e)
  print(torch.utils.get_stacktrace(e))

このコードは、例外が発生したときに Python スタックトレースと C++ スタックトレースをコンソールに出力します。

サードパーティ製のライブラリを使用する

sentry や bugsnag などのサードパーティ製のライブラリを使用して、エラー報告とデバッグを行うこともできます。これらのライブラリは、Python スタックトレースと C++ スタックトレースを含む詳細なエラー情報を収集できます。

カスタムロギングソリューションを使用する

カスタムロギングソリューションを使用して、エラー情報を記録することもできます。この方法では、エラーが発生したときに Python スタックトレースと C++ スタックトレースをログに記録できます。