在Linux系统中调试PyTorch代码，可以采用以下几种方法：
使用Python的内置调试器pdb： Python自带了一个简单的调试器pdb。你可以在代码中设置断点，然后逐步执行代码，观察变量的值和程序的执行流程。
import pdb; pdb.set_trace()
将这行代码插入到你想要调试的地方，然后运行你的脚本。当代码执行到这一行时，程序会暂停并进入pdb调试模式。
使用IDE的调试功能： 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、单步执行等。
使用PyTorch的调试工具：
PyTorch提供了一些专门的调试工具，比如torch.autograd.set_detect_anomaly(True)可以开启自动异常检测，帮助你找到梯度计算中的问题。
日志记录：
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。你可以使用Python的logging模块来实现。
使用assert语句： 在代码中使用assert语句来检查某些条件是否为真。如果条件不满足，程序会抛出AssertionError异常，并显示相关的信息。
使用单元测试：
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。
使用性能分析工具：
如果你的代码运行缓慢或者内存使用过多，可以使用性能分析工具来找出瓶颈。例如，cProfile和memory_profiler可以帮助你分析代码的性能。
使用可视化工具： 对于深度学习模型，你可以使用像TensorBoard这样的工具来可视化模型的结构、训练过程中的损失和准确率等。
使用strace或ltrace： 这些工具可以跟踪系统调用和库调用，帮助你了解程序与操作系统之间的交互。
使用gdb： 如果你需要调试C/C++扩展模块，可以使用GNU调试器gdb。PyTorch的一些部分是用C++编写的，因此gdb可以帮助你调试这些部分。
选择哪种方法取决于你的具体需求和你对工具的熟悉程度。通常，结合使用多种方法会更有效。