在Ubuntu上调试PyTorch程序，你可以遵循以下步骤：
安装PyTorch： 确保你已经正确安装了PyTorch。你可以从PyTorch官网获取适合你系统的安装命令。
使用IDE或文本编辑器： 使用如PyCharm、Visual Studio Code或其他IDE来编写和调试你的PyTorch代码。这些工具提供了断点、变量查看、步进执行等调试功能。
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状态，这是一种简单直接的调试方法。
使用Python的内置调试器pdb：
你可以在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()来设置断点。当程序执行到这一行时，它会暂停并进入pdb调试模式，你可以在这里检查变量、执行命令等。
使用日志记录：
PyTorch支持使用torch.utils.tensorboard来记录训练过程中的各种指标。通过TensorBoard，你可以可视化地监控损失函数、准确率等。
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。Python的unittest框架可以帮助你编写和运行测试。
使用assert语句：
在代码中使用assert语句来检查不应该发生的情况。如果assert后面的条件为假，程序将抛出AssertionError异常。
性能分析：
使用性能分析工具如cProfile来找出代码中的瓶颈。PyTorch也提供了torch.autograd.profiler来分析模型的性能。
使用GPU调试工具：
如果你在使用GPU进行训练，可以使用如NVIDIA Nsight Systems或NVIDIA Nsight Compute等工具来调试GPU上的程序。
检查错误信息： 当程序出现错误时，仔细阅读错误信息和堆栈跟踪，它们通常会指出问题所在。
参考社区资源： 如果遇到问题，可以查看PyTorch的官方论坛、Stack Overflow或者GitHub上的相关讨论。
版本兼容性： 确保你的PyTorch版本与你的操作系统和其他依赖库兼容。
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。耐心和细致是成功调试的关键。