训练rec途中或eval途中，电脑会自动重启，日志看不到是哪行代码报错导致，怎么修改代码？让打印日志添加导致重启的代码？

[nissansz]

训练rec途中或eval途中，电脑会自动重启，日志看不到是哪行代码报错导致，怎么修改代码？让打印日志添加导致重启的代码？

[GreatV]

训练过程中电脑自动重启通常可能是由于硬件问题（如温度过高、内存不足、电源问题）或代码引发的不明错误导致。要定位问题并增加日志以帮助排查原因，可以尝试以下步骤：

1. 系统层面检查

• 硬件检查：

  • 确保电脑的散热状况良好，尤其是在训练任务中，显卡或CPU的负载较高时，温度可能过高导致系统重启。
  • 检查内存占用情况，尤其是max_mem_reserved和max_mem_allocated的值是否接近硬件极限。
  • 确保电源稳定，避免功率不足引发重启。

• 操作系统日志：

  • 查看系统的事件日志（Windows 的事件查看器或 Linux 的dmesg/journalctl），检查是否有硬件错误或系统故障记录。

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2. 代码层面修改和日志增强

在代码中增加详细的日志记录，可以帮助定位问题发生的位置。

(1) 捕获异常

在训练和评估代码中加入异常捕获机制，记录详细的堆栈信息。

import traceback
import logging

# 设置日志
logging.basicConfig(filename='error.log', level=logging.ERROR)

try:
    # 训练或评估代码
    train_or_eval()
except Exception as e:
    logging.error("Exception occurred", exc_info=True)
    print("Error logged:", traceback.format_exc())

上述代码会将任何未捕获的异常记录到error.log文件中。

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(2) 增加关键变量和状态的日志

在训练循环中，记录每一步的关键变量状态，例如内存占用、数据读取时间、GPU使用率等。

import psutil
import GPUtil

# 示例：在每个训练step后记录系统状态
for step in range(total_steps):
    # 训练逻辑
    train_step()

    # 记录内存和GPU状态
    mem = psutil.virtual_memory()
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    gpu_memory = [(gpu.id, gpu.memoryUsed, gpu.memoryTotal) for gpu in gpus]

    print(f"Step: {step}, CPU Memory: {mem.used}/{mem.total}, GPU Memory: {gpu_memory}")

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(3) 定位具体代码段

如果训练在某些特定步骤经常重启，可以逐步缩小可能引发问题的代码范围。例如：

• 打印每个epoch和batch的开始与结束。
• 记录输入数据的形状和内容，查看是否有异常值。

print(f"Epoch: {epoch}, Batch: {batch}, Input shape: {input_data.shape}")

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3. 额外建议

• 检查日志级别：
  根据提供的日志示例，默认日志只记录了一些基础信息（如global_step、loss等）。可以调整日志设置以记录更多细节：

  import logging
  logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)  # 设置更详细的日志级别

• 梯度溢出检查：
  如果使用的是深度学习框架（如PaddlePaddle或PyTorch），可能需要检查梯度是否出现了溢出问题（如梯度过大导致数值不稳定），可以用梯度裁剪或AMP混合精度训练。

• 监控工具：
  使用工具如nvidia-smi或htop实时监控硬件状态，确认是否有异常。

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4. 相关讨论链接

虽然提供的讨论链接主要关注日志缺失问题，但可以参考类似的日志配置方法以增强日志输出：

• rec_svtrv2_ch.yml训练日志，看不到acc: norm_edit_dis: 信息

该讨论中提到日志信息输出的差异问题，可以通过修改配置文件（如yml文件）确保日志记录更多指标信息。

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通过上述方法，逐步排查硬件和代码问题，相信可以找到导致电脑重启的原因并解决问题。

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[nissansz]

上面的代码修改，是修改哪个py文件？