今天听了刘天添老师的课，总结一下taichi debug的方法

1 ti.init的设置（开启debug mode）

进行如下设置

ti.init(arch=ti.cpu, debug=True, excepthook=True, cpu_max_num_threads=1, advanced_optimization=False)

第一个表示用cpu
第二个表示debug mode，意味着开启断言
第三个表示使得报错更加美观
第四个表示单核运行
第五个表示关闭高级的编译优化

如图为更美观的报错
如图为一般的报错

2 print使用方法

taichi不等同于python的print，有些功能如print(f"the i is {i}")不能用
taichi的变量需要转为numpy数据才能输出

print用法1: 输出整个filed到csv

例子
（要import csv）

np.savetxt("out.csv", position.to_numpy(), delimiter=',')

这代表我有一个taichi的field，表示粒子的位置，名为position
把他输出到一个叫out.csv的文件里，用逗号分割，每行换行
用excel就可以打开
如图

print 用法2：format print

现在可以使用format print了，如下方法

print("\i is {}, j is {}:".format(i,j),end='')

类似于c++中的变量输出，按顺序填写
end=’'表示最后不换行

3 使用GUI看流场

例如我要看SPH结果的粒子

gui = ti.GUI("SPHDamBreak")
while gui.running: gui.circles(position.to_numpy(),radius=1.5,)

即可

4 使用断言

有两种，一种是python本身的断言，一种是ti.static_assert

4.1 assert

必须开启debug mode，运行时断言

例如对一个数x求根号，那么当x输入为负数的时候自动报错。即将x断言为>=0

@ti.kernel
def sqroot(x:ti.f32)->ti.f32:assert x>=0sq=ti.sqrt(x)return sqsqroot(-99.1)

那么我传入了负数，就会如下报错

4.2 ti.static_assert()

编译时断言，不必开启debug mode
只能检查数据类型，容器形状和维度

一般搭配ti.template()使用
官方例子：

@ti.func
def copy(dst: ti.template(), src: ti.template()):ti.static_assert(dst.shape == src.shape, "copy() needs src and dst fields to be same shape")for I in ti.grouped(src):dst[I] = src[I]return x % 2 == 1

使用断言暂停的一些技巧

在定位bug位置的时候，使用
assert 1==2
可以保证在想要停下的位置停下，以确保之前的代码运行正确。

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