在Ubuntu上调试PyTorch代码可以通过多种方法进行，以下是一些常用的调试步骤和工具：
torch.cuda.is_available() 检查CUDA是否可用。logging 模块记录程序的运行状态和变量值。unittest 或 pytest 等测试框架。pylint 或 flake8 来检查代码质量。torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 启用梯度计算错误检测。torch.autograd.profiler 分析模型的性能瓶颈。assert 语句在代码中插入检查点，确保某些条件成立。以下是一个简单的示例，展示如何在PyTorch中使用pdb进行调试：
import torch
import pdb; pdb.set_trace() # 设置断点
# 假设这是你的模型训练代码
model = torch.nn.Linear(10, 1)
input_data = torch.randn(5, 10)
target = torch.randn(5, 1)
output = model(input_data)
loss = torch.mean((output - target) ** 2)
loss.backward()
