torch._logging¶
PyTorch 有一個可設定的日誌記錄系統，其中不同的組件可以設定不同的日誌級別。例如，可以完全停用一個組件的日誌訊息，而將另一個組件的日誌訊息設定為最大詳細資訊。
警告
此功能目前為 Beta 版，未來可能會發生不相容的變更。
警告
此功能尚未擴充到控制 PyTorch 中所有組件的日誌訊息。
有兩種方法可以設定日誌記錄系統：透過環境變數 TORCH_LOGS 或 Python API torch._logging.set_logs。
設定個別組件的日誌級別並切換個別日誌成品類型。 |
環境變數 TORCH_LOGS 是以逗號分隔的 [+-]<組件> 對清單，其中 <組件> 是下方指定的組件。+ 前綴會降低組件的日誌級別，顯示更多日誌訊息，而 - 前綴會提高組件的日誌級別並顯示較少的日誌訊息。預設設定是在 TORCH_LOGS 中未指定組件時的行為。除了組件之外，還有成品。成品是與組件相關聯的特定偵錯資訊片段，可以顯示或不顯示，因此在成品前面加上 + 或 - 將無效。由於它們與組件相關聯，因此啟用該組件通常也會啟用該成品，除非該成品被指定為 off_by_default。此選項在 _registrations.py 中指定，適用於非常頻繁的成品，只有在明確啟用時才會顯示。以下組件和成品可透過 TORCH_LOGS 環境變數進行設定（請參閱 torch._logging.set_logs 以瞭解 Python API）
- 組件
全部設定所有組件預設日誌級別的特殊組件。預設值：
logging.WARNdynamoTorchDynamo 組件的日誌級別。預設值：
logging.WARNaotAOTAutograd 組件的日誌級別。預設值：
logging.WARNinductorTorchInductor 組件的日誌級別。預設值：
logging.WARNyour.custom.module任意未註冊模組的日誌級別。提供完整名稱，即可啟用模組。預設值：
logging.WARN
- 成品
bytecode是否要從 TorchDynamo 發出原始和產生的位元組碼。預設值：
Falseaot_graphs是否要發出 AOTAutograd 產生的圖表。預設值：
Falseaot_joint_graph是否要發出 AOTAutograd 產生的聯合正向-反向圖表。預設值：
Falsecompiled_autograd是否要從 compiled_autograd 發出日誌。預設值：
Falseddp_graphs是否要發出 DDPOptimizer 產生的圖表。預設值：
Falsegraph是否要以表格格式發出 TorchDynamo 擷取的圖表。預設值：
Falsegraph_code是否要發出 TorchDynamo 擷取的圖表的 Python 原始碼。預設值：
Falsegraph_breaks是否要在 TorchDynamo 追蹤期間遇到唯一的圖表中斷時發出訊息。預設值：
Falseguards是否要為每個編譯函數發出 TorchDynamo 產生的防護。預設值：
Falserecompiles是否要在每次 TorchDynamo 重新編譯函數時發出防護失敗原因和訊息。預設值：
Falseoutput_code是否要發出 TorchInductor 輸出程式碼。預設值：
Falseschedule是否要發出 TorchInductor 排程。預設值：
False
- 範例
TORCH_LOGS="+dynamo,aot"會將 TorchDynamo 的日誌級別設定為logging.DEBUG，將 AOT 設定為logging.INFOTORCH_LOGS="-dynamo,+inductor"會將 TorchDynamo 的日誌級別設定為logging.ERROR，將 TorchInductor 設定為logging.DEBUGTORCH_LOGS="aot_graphs"會啟用aot_graphs成品TORCH_LOGS="+dynamo,schedule"會將 TorchDynamo 的日誌級別設定為logging.DEBUG並啟用schedule成品TORCH_LOGS="+some.random.module,schedule"會將 some.random.module 的日誌級別設定為logging.DEBUG並啟用schedule成品
