本文介紹幾種在centos系統中調試pytorch代碼的實用方法，助您高效排查代碼問題和優化模型性能。
利用IPDB進行交互式調試
IPDB是pdb的增強版調試器，提供代碼自動補全、語法高亮、代碼追蹤和更強大的自省功能。只需在需要調試的代碼位置插入ipdb.set_trace()，程序運行至此處便會進入交互式調試模式。
PyTorch Profiler：性能分析利器
PyTorch Profiler是新一代性能調試工具，專為大規模深度學習模型設計，能夠高效準確地進行性能分析和故障排除。它結合GPU硬件信息和PyTorch操作背景信息，自動識別模型瓶頸并提供優化建議。使用前需安裝Profiler，并通過其API進行性能分析。
visual studio Code：集成調試環境
visual studio code (VS Code) 是廣受歡迎的Python和數據科學開發環境。其Python擴展支持PyTorch Profiler，讓您在編輯器內直接分析模型，并通過插件在TensorBoard中查看結果，實現便捷的調試和性能分析。
希望以上方法能幫助您在CentOS環境下高效調試PyTorch代碼。
