在CentOS上监控PyTorch运行状态，可以采用以下几种方法：

1. 使用htop

htop是一个交互式的进程查看器，可以实时显示系统资源使用情况和进程信息。

sudo yum install htop
htop

在htop界面中，你可以找到你的Python进程，并查看其CPU和内存使用情况。

2. 使用nvidia-smi

如果你使用的是NVIDIA GPU，可以使用nvidia-smi来监控GPU的使用情况。

watch -n 1 nvidia-smi

这将每秒刷新一次GPU的状态信息。

3. 使用top

top命令也可以用来监控进程的实时状态。

top

在top界面中，你可以找到你的Python进程，并查看其CPU和内存使用情况。

4. 使用psutil

psutil是一个跨平台的库，可以用来获取系统使用情况和进程信息。你可以在Python脚本中使用它来监控PyTorch进程的状态。

首先，安装psutil：

pip install psutil

然后在你的Python脚本中添加以下代码：

import psutil
import os

def monitor_process(pid):
    process = psutil.Process(pid)
    while True:
        print(f"CPU Usage: {process.cpu_percent(interval=1.0)}%")
        print(f"Memory Usage: {process.memory_info().rss / 1024 ** 2} MB")
        print("-" * 40)

if __name__ == "__main__":
    pid = os.getpid()
    monitor_process(pid)

5. 使用TensorBoard

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，但也可以用来监控PyTorch模型的训练过程。

首先，安装TensorBoard：

pip install tensorboard

然后在你的PyTorch训练脚本中添加以下代码：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter('runs/experiment-1')

for epoch in range(10):
    # 训练代码
    writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), epoch)
    writer.add_scalar('Accuracy/train', accuracy.item(), epoch)

writer.close()

最后，在终端中启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=runs

然后在浏览器中打开http://localhost:6006，即可查看训练过程中的各种指标。

6. 使用dstat

dstat是一个多功能的性能监控工具，可以显示CPU、内存、网络和磁盘使用情况。

sudo yum install dstat
dstat

在dstat界面中，你可以看到系统的整体性能指标。

通过以上几种方法，你可以在CentOS上有效地监控PyTorch的运行状态。选择适合你需求的方法进行监控即可。