torch._logging¶
PyTorch 有一個可配置的日誌系統，其中不同的元件可以被賦予不同的日誌級別設定。 例如，一個元件的日誌訊息可以完全被停用，而另一個元件的日誌訊息可以被設定為最大詳細程度。
警告
此功能處於測試階段，未來可能會出現相容性破壞性變更。
警告
此功能尚未擴展到控制 PyTorch 中所有元件的日誌訊息。
有兩種方法可以配置日誌系統：透過環境變數 TORCH_LOGS 或 Python API torch._logging.set_logs。
設定個別元件的日誌級別，並切換個別的日誌物件類型。 |
環境變數 TORCH_LOGS 是一個以逗號分隔的 [+-]<component> 配對列表，其中 <component> 是下方指定的元件。 + 前綴會降低元件的日誌層級，顯示更多日誌訊息，而 - 前綴會提高元件的日誌層級，顯示較少的日誌訊息。預設設定是當元件未在 TORCH_LOGS 中指定時的行為。除了元件之外，還有 artifacts (工件)。Artifacts 是與元件相關聯的特定除錯資訊，它們可能顯示或不顯示，因此在 artifact 前面加上 + 或 - 將不起作用。由於它們與元件相關聯，因此啟用該元件通常也會啟用該 artifact，除非該 artifact 被指定為 off_by_default。此選項是在 _registrations.py 中為那些過於冗長以至於只有在明確啟用時才應顯示的 artifacts 指定的。以下元件和 artifacts 可以透過 TORCH_LOGS 環境變數進行配置（有關 python API，請參閱 torch._logging.set_logs）
- 元件 (Components)
all特殊元件，用於配置所有元件的預設日誌層級。預設值：
logging.WARNdynamoTorchDynamo 元件的日誌層級。預設值：
logging.WARNaotAOTAutograd 元件的日誌層級。預設值：
logging.WARNinductorTorchInductor 元件的日誌層級。預設值：
logging.WARNyour.custom.module任意未註冊模組的日誌層級。提供完整名稱，該模組將被啟用。預設值：
logging.WARN
- Artifacts (工件)
bytecode是否從 TorchDynamo 發出原始和生成的位元組碼。預設值：
Falseaot_graphs是否發出 AOTAutograd 生成的圖。預設值：
Falseaot_joint_graph是否發出 AOTAutograd 生成的聯合前向-後向圖。預設值：
Falsecompiled_autograd是否從 compiled_autograd 發出日誌。預設值：
Falseddp_graphs是否發出 DDPOptimizer 生成的圖。預設值：
Falsegraph是否以表格格式發出 TorchDynamo 捕獲的圖。預設值：
Falsegraph_code是否發出 TorchDynamo 捕獲的圖的 python 原始碼。預設值：
Falsegraph_breaks是否在 TorchDynamo 追蹤期間遇到唯一的圖中斷時發出訊息。預設值：
Falseguards是否為每個編譯的函式發出 TorchDynamo 生成的 guards。預設值：
Falserecompiles每次 TorchDynamo 重新編譯函式時，是否發出 guard 失敗原因和訊息。預設值：
Falseoutput_code是否發出 TorchInductor 輸出代碼。預設值：
Falseschedule是否發出 TorchInductor 排程。預設值：
False
- 範例 (Examples)
TORCH_LOGS="+dynamo,aot"將 TorchDynamo 的日誌層級設定為logging.DEBUG，將 AOT 設定為logging.INFOTORCH_LOGS="-dynamo,+inductor"將 TorchDynamo 的日誌層級設定為logging.ERROR，將 TorchInductor 設定為logging.DEBUGTORCH_LOGS="aot_graphs"將啟用aot_graphsartifactTORCH_LOGS="+dynamo,schedule"將 TorchDynamo 的日誌層級設定為logging.DEBUG並啟用scheduleartifactTORCH_LOGS="+some.random.module,schedule"將 some.random.module 的日誌層級設定為logging.DEBUG並啟用scheduleartifact
