在CentOS下调试PyTorch代码时，可以采用以下几种技巧：
增加虚拟内存：如果遇到内存不足的错误（memory error），可以通过增加虚拟内存来解决。具体操作是在虚拟机关机状态下编辑虚拟机设置，增加内存大小。
使用IDE进行调试：推荐使用Spyder作为调试工具，因为它接近RStudio的使用体验，提供了强大的调试功能。
检查CUDA和cuDNN版本：确保安装了与PyTorch兼容的CUDA和cuDNN版本。可以通过命令nvidia-smi查看显卡型号和驱动版本，然后根据这些信息下载对应的CUDA Toolkit。
使用print语句进行调试：在代码中插入print语句，输出变量的值，帮助定位问题。这是一种简单有效的调试方法，尤其是在其他调试工具无法使用时。
逐步调试：通过逐步执行代码，观察每一步的输出和变量状态，可以帮助发现bug所在。可以在Jupyter Notebook等交互式环境中使用，但需要注意其可能存在的性能问题。
使用调试器：如果需要更复杂的调试功能，可以使用像pdb这样的Python调试器。虽然搜索结果中没有直接提到PyTorch与pdb的结合使用，但pdb是Python标准库中强大的调试工具，适用于PyTorch项目。
参考社区资源：当遇到难以解决的问题时，可以参考CSDN等技术社区上的文章和教程，通常会有类似问题的讨论和解决方案。
使用miniconda管理环境：使用miniconda安装和管理Python环境和包，可以避免不同项目之间的依赖冲突，有助于保持环境的整洁和一致性。
通过上述方法，可以有效地在CentOS环境下调试PyTorch代码，提高开发效率。