调试 TensorFlow 测试：pdb 还是 gdb？

Question

我正在从 TensorFlow 调试 decode_raw_op_test。测试文件是用 python 编写的，但它执行来自底层 C++ 文件的代码。

使用 pdb，我可以调试 python 测试文件，但是它不能识别 c++ 文件。有没有办法调试底层的 C++ 代码？

（我尝试在 decode_raw_op_test 上使用 gdb，但它给出了“文件不是可执行格式：文件格式无法识别”）

Answer 1

调试混合的 Python 和 C++ 程序很棘手。但是，您可以使用它gdb来调试 TensorFlow 的 C++ 部分。有两种主要方法可以做到这一点：

1. python在 下运行gdb，而不是测试脚本本身。假设您的测试脚本在bazel-bin/tensorflow/python/kernel_tests/decode_raw_op_test. 您将运行以下命令：

   $ gdb python bazel-bin/tensorflow/python/kernel_tests/decode_raw_op_test
   (gdb) run
   

   请注意，gdb它对调试代码的 Python 部分没有很好的支持。我建议将您运行的测试用例缩小到一个简单的测试，并在 TensorFlow C API 方法上设置断点，例如TF_Run，这是在 TensorFlow 中从 Python 到 C++ 的主要入口点。

2. 附加gdb到正在运行的进程。您可以使用ps然后运行获取 Python 测试$PID的进程 ID （进程 ID在哪里）：

   $ gdb -p $PID
   

   您可能需要安排 Python 代码进行阻塞，以便有时间进行附加。调用该raw_input()函数是一种简单的方法。