在Ubuntu上调试PyTorch代码，你可以遵循以下步骤：
安装PyTorch： 确保你已经安装了PyTorch。如果没有，可以通过官方网站提供的命令来安装适合你系统的版本。
使用IDE： 使用一个集成开发环境（IDE）如PyCharm或Visual Studio Code可以帮助你更容易地调试代码。这些IDE通常提供了断点、变量检查、堆栈跟踪等调试工具。
打印调试信息：
在代码中添加print语句来输出变量的值或者程序的执行流程。这是一种简单直接的调试方法。
使用Python的内置调试器pdb： Python自带了一个调试器pdb，你可以在代码中设置断点，然后逐步执行代码，观察变量的变化。使用方法如下：
import pdb; pdb.set_trace()
将这行代码插入到你想要调试的地方，然后运行你的程序。程序执行到这一行时会暂停，你可以使用pdb提供的命令来检查变量、执行代码等。
使用PyTorch的调试工具：
PyTorch提供了一些调试工具，比如torch.autograd.set_detect_anomaly(True)可以在反向传播时检测梯度计算中的问题。
使用日志记录：
使用Python的logging模块来记录程序的运行信息。这样可以帮助你在程序运行时收集信息，并在出现问题时进行分析。
单元测试：
编写单元测试来验证代码的各个部分是否按预期工作。可以使用unittest或pytest等框架来编写和运行测试。
使用TensorBoard： 如果你在做深度学习相关的工作，可以使用TensorBoard来可视化模型的训练过程，包括损失函数的变化、权重的分布等。
分析性能：
使用cProfile或timeit等工具来分析代码的性能瓶颈。
使用Valgrind： 如果你需要检查内存泄漏或其他内存相关的问题，可以使用Valgrind这样的工具。
调试是一个迭代的过程，可能需要多次尝试不同的方法来找到并解决问题。在调试时，保持耐心并且系统地检查代码的每个部分通常是非常有帮助的。