在CentOS上进行PyTorch的日志管理，你可以遵循以下步骤：

1. 安装日志库：
   PyTorch本身并不提供专门的日志管理功能，但你可以使用Python的标准日志库logging来记录日志。如果你还没有安装这个库，可以使用pip来安装：

pip install logging

2. 配置日志：
   在你的PyTorch代码中，你可以配置logging库来设置日志级别、格式和输出位置。例如：

import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,  # 设置日志级别为INFO
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',  # 设置日志格式
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'  # 设置日期格式
)

# 获取一个logger实例
logger = logging.getLogger(__name__)

# 使用logger记录日志
logger.info('This is an info message')
logger.warning('This is a warning message')
logger.error('This is an error message')

3. 日志输出到文件：
   如果你想将日志输出到文件而不是控制台，可以在basicConfig函数中添加filename参数：

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',
    filename='app.log'  # 将日志输出到app.log文件
)

4. 日志轮转：
   当你希望日志文件不会无限增长时，可以使用RotatingFileHandler来实现日志轮转。例如，每天生成一个新的日志文件，并保留最近7天的日志：

from logging.handlers import RotatingFileHandler

# 创建一个RotatingFileHandler实例
handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=10*1024*1024, backupCount=7)

# 将handler添加到logger
logger.addHandler(handler)

5. 日志级别：
   logging库提供了多个日志级别，包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。你可以根据需要选择适当的日志级别来记录不同重要性的信息。

6. 集成到PyTorch代码中：
   在你的PyTorch代码中，可以在关键位置使用logger来记录信息、警告或错误。例如，在训练循环中记录损失值、准确率等指标。

通过以上步骤，你可以在CentOS上有效地管理PyTorch的日志。记得在部署到生产环境之前，仔细检查并调整日志配置以满足你的需求。