在CentOS系統下調試PyTorch模型時，可以采用以下幾種技巧和方法：
在進行PyTorch神經網絡開發時，深入理解其核心概念至關重要。包括張量、自動微分系統、模塊與參數、訓練循環等。
torchinfo或tensor.shape來有效識別和糾正這些不匹配。torch.compile是PyTorch 2.x的一個基石，為加速機器學習工作流程提供了一個直接的途徑。通過torch_compile_debug環境變量可以幫助理解torch.compile對代碼的優化。
通過上述方法，可以更有效地在CentOS系統下調試PyTorch模型，提高開發效率和模型性能。
