debug_print
功能说明
在TIK DSL中插入一个对表达式求值并打印结果的语句。调试器执行到这行代码时会对表达式求值并将结果打印在屏幕上。
函数原型
def debug_print(expr)
参数说明
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
expr |
输入 |
字符串形式的一段合法的Python表达式，expr可以使用的变量有TIK DSL当前作用域的Scalar、Expr、ScalarArray和Tensor。其中Scalar、Expr会被求值并替换为Python的float或int类型的数值；ScalarArray中的每个元素会被求值并替换，最后组成一个list返回；Tensor会被替换为与Tensor等价的numpy.ndarray，这个numpy对象的形状、类型和数据都与Tensor一致。 |
支持的芯片型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 训练系列产品
返回值
无。
注意事项
- debug_print打印tik定义的变量，用单或双引号包装起来，直接传入定义的变量名即可。例如：
tensor = tik.Tensor(...)
debug_print("tensor")
- debug_print打印字符串先用单引号，再用双引号包装起来。例如：
debug_print('"被打印的字符串"')
- debug_print打印字符串与tik变量复合的情况，多个复合情况可用逗号隔开。例如：
debug_print('"字符串"+str(变量名),"字符串"')
- 当待打印的tik变量作为类属性出现时，如果该属性有两次赋值并按照代码一写法，debug_print在运行态解析类的属性时调用getattr(self, 'tensor')会指向tensor2，因而打印结果错误；建议不要对待打印的类属性多次赋值，或者使用代码二写法。
# 代码一：打印结果不合预期
self.tensor = tik.Tensor(...) # tensor1
debug_print("self.tensor")
self.tensor = tik.Tensor(...) # tensor2
# 代码二：打印结果符合预期
self.tensor = tik.Tensor(...) # tensor1
tmp = self.tensor
debug_print("tmp")
self.tensor = tik.Tensor(...) # tensor2
- debug_print()语句需要定义在你所写的算子代码内，然后在调用完你的算子程序后返回tik_instance，再调用start_debug()接口才能够正确执行debug_print()函数，从而打印出所需要输出信息
调用示例
tik_instance.tikdb.debug_print('字符'）
父主题： 功能调试