在 NNI 中调试代码
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概述
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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.rst>`__。


* **NNI controller**：NNI Controller (nnictl) 是命令行工具，用来管理 Experiments（如：启动 Experiment）。
* **nnimanager**：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**\ : NNI 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
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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
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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.rst>`__ 了解更多信息。

Experiment 根目录
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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-experiments/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-experiments``）。 请参考 `配置文档 <ExperimentConfig.rst>`__ 获取更多信息。


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
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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
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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
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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
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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 参数与 __init__ 函数所要求的不一致）。

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：


.. image:: ../../img/dispatcher_error.jpg
   :target: ../../img/dispatcher_error.jpg
   :alt: 


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：

.. code-block:: bash

   [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
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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。


.. image:: ../../img/trial_error.jpg
   :target: ../../img/trial_error.jpg
   :alt: 


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

除了 Experiment 级调试之外，NNI 还提供调试单个 Trial 的功能，而无需启动整个 Experiment。 有关调试单个 Trial 代码的更多信息，请参考 `独立运行模式 <../TrialExample/Trials#standalone-mode-for-debugging>`__ 。
