1.6.1 face_alignment 在 VSCode 调试中发生异常

face_alignment 是一个检测面部 landmark 的包，使用 pip 安装该包：pip install face_alignment

但是在使用 VSCode 调试过程中遇到了以下问题：

发生异常: AssertionError
<code object get_preds_fromhm at 0x7fd6468e0410, file "/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/lib/python3.12/site-packages/face_alignment/utils.py", line 185> != <code object _get_preds_fromhm at 0x5630e15b9830, file "/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/lib/python3.12/site-packages/face_alignment/utils.py", line 206>
KeyError: (206, '/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/lib/python3.12/site-packages/face_alignment/utils.py', <code object _get_preds_fromhm at 0x5630e15b9830, file "/home/xxxx/miniforge3/envs/GAGAvatar/lib/python3.12/site-packages/face_alignment/utils.py", line 206>)

这里提示库中的 get_preds_fromhm 和 _get_preds_fromhm 函数的代码对象不相同。

去翻了源码看到有一个 Numba 库的装饰器 @jit(nopython=True) ，应该就在这个的问题了

@jit(nopython=True) 是一种强大的工具，能够将 Python 代码转化为高效的机器码，使得原本较慢的 Python 函数在执行速度上接近于编译型语言如 C/C++ 的水平。

def get_preds_fromhm(hm, center=None, scale=None):
    # ...
    preds, preds_orig = _get_preds_fromhm(hm, idx, center, scale)
 
@jit(nopython=True)
def _get_preds_fromhm(hm, idx, center=None, scale=None):
    # ...

所以原因是 face_alignment 库中的该函数使用了 Numba 的 JIT 编译器进行加速。在调试模式下，Numba 的 JIT 编译可能会导致函数的代码对象在内存中的表示发生变化，从而导致代码对象之间的比较（例如断言）失败，引发 AssertionError。

解决方法：在 VS Code 的 launch.json 中，添加以下配置

"env": {
    "NUMBA_DISABLE_JIT": "1"
},

通过设置 NUMBA_DISABLE_JIT=1，禁用了 Numba 的 JIT 编译，使这些函数以普通的 Python 方式运行，避免了代码对象不一致的问题，从而解决了在 VS Code 调试模式下发生的异常。