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CentOS环境下PyTorch调试方法如下：
- 基础调试工具
- pdb/ipdb：在代码中插入
import pdb; pdb.set_trace()或import ipdb; ipdb.set_trace()设置断点，支持单步执行、查看变量等操作。 - IDE调试：使用PyCharm或VSCode配置断点、变量监视等功能，支持图形化调试。
- pdb/ipdb：在代码中插入
- 环境与依赖检查
- 确保CUDA、cuDNN与PyTorch版本匹配，通过
torch.cuda.is_available()验证GPU可用性。 - 使用虚拟环境（conda/venv）隔离依赖，避免版本冲突。
- 确保CUDA、cuDNN与PyTorch版本匹配，通过
- 日志与性能分析
- 通过
logging模块记录程序运行状态，或使用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)检测梯度异常。 - 用
cProfile或torch.autograd.profiler分析代码性能瓶颈。
- 通过
- 高级调试技巧
- 调试C++扩展代码时，可结合GDB通过VSCode配置调试。
- 使用TensorBoard可视化训练过程，辅助调试模型逻辑。
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