在CentOS上调试PyTorch应用时，可以采用以下几种技巧来提高效率和准确性：

调试技巧理解动态图与自动微分：PyTorch的动态图机制（Eager Execution）允许即时执行操作，而自动微分（Autograd）则负责计算梯度。理解这些机制有助于在遇到问题时快速定位。避免常见陷阱：在调试过程中要特别注意梯度爆炸、梯度消失和内存泄漏等问题。环境配置安装Anaconda：推荐使用Anaconda来管理Python环境和包依赖。安装PyTorch与CUDA：通过conda安装PyTorch，确保版本与CUDA兼容，以充分利用GPU加速计算。性能优化使用GPU加速：确保PyTorch安装支持CUDA，以便在GPU上进行高效的并行计算。调试工具使用PyCharm进行调试：虽然搜索结果中没有直接提到CentOS上的PyCharm调试技巧，但PyCharm提供了强大的调试功能，可以帮助你设置断点、单步执行代码、查看变量值等。

通过上述技巧，你可以在CentOS上更有效地调试PyTorch应用，提高开发效率和应用性能。