在Linux系统中调试PyTorch代码，可以尝试以下几种方式：
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利用Python的内置调试器pdb： Python自带的一个简易调试器pdb。你可以在代码中设定断点，接着逐步运行代码，观察变量的变化及程序的执行路径。
import pdb; pdb.set_trace()
把这段代码放置在想调试的位置，运行脚本后，程序到达该行时会暂停并进入pdb调试状态。
借助IDE的调试功能： 若你使用的是PyCharm、VSCode之类的集成开发环境（IDE），它们一般都配备有自己的调试工具。这些工具通过图形界面来设置断点、查看变量、单步执行等操作。
运用PyTorch的调试工具： PyTorch自身提供了一些专门的调试工具，比如torch.autograd.set_detect_anomaly(True)能够开启自动异常检测，有助于定位梯度计算中的问题。
实施日志记录： 在代码里加入日志记录语句，这有助于理解程序的执行步骤和变量的状态。可利用Python的logging模块来完成。
使用assert语句： 在代码中嵌入assert语句以检验特定条件是否成立。若条件不符，程序将抛出AssertionError异常，并给出相关信息。
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编写单元测试： 构建单元测试以确认代码各部分是否如预期般运作。Python的unittest框架能辅助编写和运行测试。
采用性能分析工具： 若代码运行速度慢或内存占用高，可运用性能分析工具定位瓶颈。例如，cProfile和memory_profiler可帮你分析代码性能。
运用可视化工具： 对于深度学习模型，可以借助TensorBoard之类的工具来展示模型架构、训练过程中的损失与准确率等信息。
使用strace或ltrace： 这些工具能追踪系统调用和库调用，帮助你了解程序与操作系统间的交互。
使用gdb： 若需调试C/C++扩展模块，可以选用GNU调试器gdb。由于PyTorch的部分组件是用C++编写的，因此gdb可助你调试这些部分。
根据具体需求和个人对工具的熟悉程度来决定采用哪种方法。通常情况下，综合运用多种方法会更为高效。
