两次深度debug经历，希望大家不要踩坑

深度学习模型debug目前来看，还是一个难点问题。pytorch能够有这样的发展势头，容易debug应该是一个突出优点。本篇文章记录一下笔者使用tensorflow时两次debug的经历，希望能给大家带来一点启发。

预测为Nan

训练好的一个文本分类模型，本地测试一切正常，部署到tfserving后，预测一直为Nan。

这个模型是另一个小伙伴训练的，我负责工程部署。当时疫情，大家都窝在家里。

当时我的第一反应是，是不是tfserving有问题？可是查看log，打印出来的值也都正常，就是最后返回的时候没有log，传到后端那里就是Nan了。笔者当时刚接触tfserving，从log查找问题这条重要的线索就中断了。

没办法，面向搜索引擎debug吧，查了一圈，也没发现任何有效的信息。

这下真有点狗咬刺猬不知道从哪下嘴了。

没办法，使出最笨的debug办法，我从输出开始，逆序依次将每层输出作为模型输出，在tfserving上部署，查看是否为Nan，这项工作就比较耗时，我让小伙伴在家里，修改一次模型，就训练两个step，保存的checkpoint发给我，我部署在tfserving上，我就要看看，到底是哪一层造成的Nan。

经过一个下午的修改、训练、部署、测试，终于终于发现了问题的原因所在：

模型中使用了dynamic_rnn，tfserving并不支持这个算子！

坑爹啊！

loss为Nan

复现某个语义相似度论文。非常奇怪，有时loss会变成Nan，有时又没问题，可以成功复现论文的结果。

于是，先开始在网上查了一堆loss为Nan的资料，softmax时发生了除0，或者计算loss时数据溢出，这时比较常见的，我在这两个地方也做了加固，确保不会除0，当时也把代码走读了一遍，感觉到可能除0的地方，都加了episilon，事实证明，我还是有点大意了，暂且按下不表。

然后就是网上说的各种各样的解决方案，试，一个又一个的试，试到海枯石烂！

结果就是，木有用！

这时候，时间已经过去2天。我强迫自己冷静下来，想到了自己debug以来总结的最厉害的一条经验：

看似最诡异的bug，很可能来自最naive的错误！

那么，总结我查到的所有资料，除0是最常见的操作，那么，会不会某个地方还是可能会除0，只是我没发现？

于是，我又一行一行代码查看，突然，发现有个地方很诡异：两个矩阵相除，element_wise的矩阵相除，也就是说，只要底下矩阵中任意一个元素为0，就会发生除0错误！

我迅速在这个地方做了加固，代码终于可以顺畅正常的运行了！

总结

遇到困难的bug，一定不要放弃，在解决bug的过程中，往往能学到很多之前不熟悉的知识！

E N D

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