在SWIG接口后面调试Tensorflow的C++代码

Question

我不知道如何(大概用GDB)调试SWIG接口后面的Python代码。

我可以使用ipdb来监视Tensorflow的Python代码的执行，一直到SWIG包装器(例如，tf_session.TF_Run在session.py中)，但是我想调试SWIG接口后面的C++代码。

想必我用bazel build --config debug构建了Tensorflow，但是当从Python接口调用时，如何将gdb附加到生成的代码？

Answer 1

TensorFlow的C++代码在与调用它的Python代码相同的进程中执行(或者，如果使用分布式版本，则在与创建tf.GrpcServer的一个tf.GrpcServer程序相同的进程中执行)。

PythonandC++之间最简单的接口是tensor_c_api.h中的纯C。要拦截其中一个调用，可以将gdb附加到运行TensorFlow的Python解释器的进程ID，并在其中一个函数上创建一个断点。

例如，使用交互式Python会话，在第一个终端输入：

$ python
>>> import tensorflow
>>> import os
>>> os.getpid()
14680

然后，在另一个终端启动gdb

$ gdb -p 14680
[...]
(gdb) break TF_NewSession
Breakpoint 1 at 0x7f15f450a4d0
(gdb) continue
Continuing.

回到Python解释器中，创建一个新会话：

>>> sess = tf.Session()

解释器将暂停，调试器将打印如下所示：

Breakpoint 1, 0x00007f15f450a4d0 in TF_NewSession () from [...]/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so
(gdb) backtrace
#0  0x00007f15f450a4d0 in TF_NewSession () from [...]/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so
#1  0x00007f15f3ac5cdb in _wrap_TF_NewSession () from [...]/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so
#2  0x000000000049968d in PyEval_EvalFrameEx ()
#3  0x00000000004a090c in PyEval_EvalCodeEx ()
#4  0x0000000000499a52 in PyEval_EvalFrameEx ()
[...]

现在您可以使用gdb的全部功能来调试TensorFlow。