在Linux下调试PyTorch代码有多种方法，以下是一些常用的调试技巧：
Python提供了一个标准库模块pdb，可以用来设置断点、单步执行代码等。在PyTorch代码中设置断点的方法如下：
import pdb; pdb.set_trace()
当代码执行到这一行时，程序会暂停并进入pdb调试模式。你可以使用命令如n（next）、s（step）、c（continue）、b（break）等来控制程序的执行。
IPython是Python的一个增强型交互式解释器，它提供了更强大的调试功能。你可以在IPython中使用%debug魔法命令来自动进入调试模式。
在代码中添加日志记录语句可以帮助你了解程序的执行流程和变量的状态。PyTorch提供了torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来帮助检测梯度计算中的问题，并且可以使用Python的logging模块来记录日志。
如果你使用的是像PyCharm、VSCode这样的集成开发环境（IDE），它们通常都有自己的调试工具。这些工具提供了图形界面来设置断点、查看变量状态、单步执行等。
PyTorch提供了Profiler来帮助你分析模型的性能，包括前向传播和反向传播的时间消耗。这可以帮助你找到性能瓶颈。
TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，但也可以与PyTorch一起使用。通过将PyTorch的指标和模型图输出到TensorBoard，可以帮助你更好地理解模型的行为和性能。
你也可以使用像gdb这样的外部调试器来调试PyTorch程序。这通常涉及到编译PyTorch时启用调试信息，并且对于非Python部分的调试非常有用。
在代码中使用assert语句可以检查程序的某些条件是否为真。如果条件不为真，程序将抛出AssertionError异常。
通过上述方法，你可以在Linux系统上有效地进行PyTorch代码的调试，从而提高开发效率和模型性能。