在Debian下使用PyTorch进行调试时，可以采用以下几种技巧：
使用print语句：在关键位置打印变量的值，以了解程序的执行流程和数据状态。
使用assert语句：检查条件是否为真，如果不为真则抛出AssertionError，有助于捕获错误假设。
使用logging模块：提供灵活的日志记录方式，适用于大型项目。
使用调试器pdb：Python自带的强大调试器，可以逐步执行代码，检查变量值，设置断点等。
使用ipdb调试器：ipdb是pdb的增强版，提供更友好的交互界面。
使用IDE内置调试工具：现代IDE（如PyCharm、VSCode）提供强大的调试工具，支持设置断点、单步执行、查看变量值等功能。
使用traceback模块：获取和打印详细的错误堆栈信息，有助于调试复杂问题。
检查损失函数和输出激活函数：确保使用正确的损失函数和输出激活函数，避免精度损失。
检查维度匹配：确保在进行矩阵乘法时，两个矩阵的维度匹配，避免潜在的错误。
训练和评估模式切换：使用model.eval()和model.train()切换模型模式，确保正确处理dropout和Batch Normalization。
参数初始化：正确初始化模型参数，避免使用标准正态分布。
使用PyTorch Profiler：对大规模深度学习模型进行性能分析和故障排除，结合GPU硬件级信息和PyTorch特定操作的背景信息。
关注模型参数：时刻关注模型参数，确保梯度更新正确，避免梯度消失或梯度爆炸。
网络中间输出检查：确认所有子网络的输入输出shape对齐，并确认全部连接上了。
通过这些调试技巧，可以更有效地定位和解决在Debian下使用PyTorch时遇到的问题。