# **在 NNI 中调试代码**

## 概述

NNI 中的日志分为三部分。 包括 NNI Manager， Dispatcher 以及 Trial。 这里会简单介绍这些组件。 更多信息可参考[概述](../Overview.md)。

- **NNI Controller**：NNI Controller (nnictl) 是命令行工具，用来管理 Experiments（如：启动 Experiment）。
- **NNI Manager**：这是 NNI 的核心。当 Experiment 出现严重错误时，从它的日志中才能找到原因。（例如，Web 界面无法打开，或者训练平台失败）
- **Dispatcher**: Dispatcher 调用 **Tuner** 和 **Assessor** 的方法。 它的日志与 Tuner 和 Assessor 代码有关。 
    - **Tuner**: Tuner 是一个自动机器学习算法，会为下一个 Trial 生成新的配置。 新的 Trial 会使用这组配置来运行。
    - **Assessor**：Assessor 分析 Trial 的中间结果（例如，测试数据集上定期的精度），来确定 Trial 是否应该被提前终止。
- **Trial**：Trial 的代码是用户实现的代码，每次 Trial 运行时会尝试一组新的配置（例如，一组新的超参值，或者某个神经网络结构）。

## 日志的位置

NNI 中有三种日志。 在创建 Experiment 时，可增加命令行参数 `--debug`，将日志级别设置为 debug 级别。 此外，还可以在配置文件中使用 `logLevel` 来设置日志级别。 可设置的日志级别包括：`trace`, `debug`, `info`, `warning`, `error`, `fatal`。

### NNI Controller

在启动 NNI Experiment 时发生的错误，都可以在这里找到。

通过 `nnictl log stderr` 命令来查看错误信息。 参考 [NNICTL](Nnictl.md) 了解更多命令选项。

### Experiment 根目录

每个 Experiment 都有一个根目录，会显示在 Web 界面的右上角。 如果无法打开 Web 界面，可将 `~/nni/experiment/experiment_id/` 中的 `experiment_id` 替换为实际的 Experiment ID，来组合出根目录。 `experiment_id` 可以在运行 `nnictl create ...` 来创建新 Experiment 的输出中找到。

> 如有需要，可以在配置文件中修改 `logDir`，来指定存储 Experiment 的目录。（默认为 `~/nni/experiment`）。 参考[配置](ExperimentConfig.md)文档，了解更多信息。

在此目录下，还会有另一个叫做 `log` 的目录，`nnimanager.log` 和 `dispatcher.log` 都在此目录中。

### Trial 根目录

在 Web 界面中，可通过点击每个 Trial 左边的 `+` 来展开详情并看到它的日志路径。

在 Experiment 的根目录中，会有一个 `trials` 目录，这里存放了所有 Trial 的信息。 每个 Trial 都有一个用其 ID 命名的目录。 目录中会有一个 `stderr` 文件，是 Trial 的错误信息。另一个 `trial.log` 文件是 Trial 的日志。

## 不同类型的错误

NNI 中有不同的错误类型。 根据严重程度，可分为三类。 当 NNI 中发生错误时，需要按顺序检查以下三种错误。

一般情况下，打开 Web 界面，可以在 `Overview` 标签的 `Status` 上看到错误信息。 如果 Web 界面无法打开，可以通过命令行来检查。

### **NNI** 失败

这是最严重的错误。 发生这种错误时，整个 Experiment 都会失败，Trial 也不会运行。 这通常是由安装问题导致的。

先检查 `nnictl` 的错误输出文件 `stderr` (运行 nnictl log stderr)，然后检查 `nnimanager` 的日志来看看是否由任何错误。

### **Dispatcher** 失败

这通常是 Tuner 失败的情况。 可检查 Dispatcher 的日志来分析出现了什么问题。 对于内置的 Tuner，常见的错误可能是无效的搜索空间（不支持的搜索空间类型，或配置文件中的 Tuner 参数的错误）。

以后一种情况为例。 某自定义的 Tuner，*\_init*\_ 函数有名为 `optimize_mode` 的参数，但配置文件中没有提供此参数。NNI 就会因为初始化 Tuner 失败而造成 Experiment 失败。 可在 Web 界面看到如下错误：

![](../../img/dispatcher_error.jpg)

可以看到这是一个 Dispatcher 的错误。 因此，检查 Dispatcher 的日志，可找到如下信息：

    [2019-02-19 19:36:45] DEBUG (nni.main/MainThread) START
    [2019-02-19 19:36:47] ERROR (nni.main/MainThread) __init__() missing 1 required positional arguments: 'optimize_mode'
    Traceback (most recent call last):
      File "/usr/lib/python3.7/site-packages/nni/__main__.py", line 202, in <module>
        main()
      File "/usr/lib/python3.7/site-packages/nni/__main__.py", line 164, in main
        args.tuner_args)
      File "/usr/lib/python3.7/site-packages/nni/__main__.py", line 81, in create_customized_class_instance
        instance = class_constructor(**class_args)
    TypeError: __init__() missing 1 required positional arguments: 'optimize_mode'.
    

### **Trial** 失败

这种情况下，NNI 可以继续运行，并创建新的 Trial。

这表示 Trial 代码中出现了失败。 这种错误与 Trial 代码相关。 需检查 Trial 的日志来修复错误。

如，其中常见的一种错误是在运行 MNIST 示例时没有安装 TensorFlow。 因为导入模块的错误（没有安装 Tensorflow，但在 Trial 代码中有 import tensorflow 的语句），每次 Trial 都会运行失败。

![](../../img/trial_error.jpg)

如图，每个 Trial 都有日志路径，可以从中找到 Trial 的日志和 stderr。