torch._logging#
创建于: 2023年4月24日 | 最后更新于: 2025年6月17日
PyTorch 拥有一个可配置的日志记录系统，可以为不同的组件设置不同的日志级别。例如，一个组件的日志消息可以被完全禁用，而另一个组件的日志消息可以设置为最高详细程度。
警告
此功能处于测试阶段，未来可能会发生不兼容的更改。
警告
此功能尚未扩展到控制 PyTorch 中所有组件的日志消息。
有两种方法可以配置日志记录系统：通过环境变量 TORCH_LOGS 或 Python API torch._logging.set_logs。
设置单个组件的日志级别并切换单个日志伪像类型。 |
环境变量 TORCH_LOGS 是由 [+-]<component> 对组成的逗号分隔列表，其中 <component> 是下面指定的组件。 + 前缀将降低组件的日志级别，显示更多日志消息，而 - 前缀将提高组件的日志级别并显示更少的日志消息。默认设置是当 TORCH_LOGS 中未指定组件时的行为。除了组件之外，还有伪像。伪像是指与组件关联的特定调试信息片段，这些片段会被显示或不显示，因此在伪像前添加 + 或 - 前缀将不起作用。由于它们与组件相关联，因此启用该组件通常也会启用该伪像，除非该伪像被指定为 off_by_default。此选项在 _registrations.py 中指定，用于那些非常冗长以至于只应在明确启用时才显示的伪像。以下组件和伪像可以通过 TORCH_LOGS 环境变量进行配置（有关 Python API，请参阅 torch._logging.set_logs）。
- 组件
all特殊的组件，用于配置所有组件的默认日志级别。默认值：
logging.WARNdynamoTorchDynamo 组件的日志级别。默认值：
logging.WARNaotAOTAutograd 组件的日志级别。默认值：
logging.WARNinductorTorchInductor 组件的日志级别。默认值：
logging.WARNyour.custom.module任意未注册模块的日志级别。提供完全限定名称后，将启用该模块。默认值：
logging.WARN
- 伪像
bytecode是否发出 TorchDynamo 的原始字节码和生成的字节码。默认值：
Falseaot_graphs是否发出 AOTAutograd 生成的图。默认值：
Falseaot_joint_graph是否发出 AOTAutograd 生成的联合前向-后向图。默认值：
Falsecompiled_autograd是否发出 compiled_autograd 的日志。默认值：
Falseddp_graphs是否发出 DDPOptimizer 生成的图。默认值：
Falsegraph是否以表格格式发出 TorchDynamo 捕获的图。默认值：
Falsegraph_code是否发出 TorchDynamo 捕获的图的 Python 源代码。默认值：
Falsegraph_breaks在 TorchDynamo 跟踪期间遇到唯一图中断时是否发出消息。默认值：
Falseguards是否为每个编译后的函数发出 TorchDynamo 生成的 guard。默认值：
Falserecompiles每次 TorchDynamo 重新编译函数时，是否发出 guard 失败原因和消息。默认值：
Falseoutput_code是否发出 TorchInductor 的输出代码。默认值：
Falseschedule是否发出 TorchInductor 的计划。默认值：
False
- 示例
TORCH_LOGS="+dynamo,aot"将 TorchDynamo 的日志级别设置为logging.DEBUG，将 AOT 的日志级别设置为logging.INFO。TORCH_LOGS="-dynamo,+inductor"将 TorchDynamo 的日志级别设置为logging.ERROR，将 TorchInductor 的日志级别设置为logging.DEBUG。TORCH_LOGS="aot_graphs"将启用aot_graphs伪像。TORCH_LOGS="+dynamo,schedule"将 TorchDynamo 的日志级别设置为logging.DEBUG，并启用schedule伪像。TORCH_LOGS="+some.random.module,schedule"将 some.random.module 的日志级别设置为logging.DEBUG，并启用schedule伪像。
