BUG1

在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，n），target为真实分类的标签。

如果输入的input类型为torch.cuda.FloatTensor，target类型为torch.cuda.IntTensor，则会出现如下错误：

因此需要保证target类型为torch.cuda.LongTensor，需要在数据读取的迭代其中把target的类型转换为int64位的：target = target.astype(np.int64)，这样，输出的target类型为torch.cuda.LongTensor。（或者在使用前使用Tensor.type(torch.LongTensor)进行转换）。

为了说明pytorch中numpy和toch的转换关系，测试如下：

首先输入int32的numpy数组转换为torch，得到的IntTensor类型

如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型：

如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错：

如果把int64的数组转换为LongTensor，正常：

PS: 2017/8/8（奇怪，在使用binary_cross_entropy进行分类时又要求类型为FloatTensor类型，简直够了）

BUG2

同样是NLLLoss()使用时的问题。网络传播都正常，但是在计算loss时出现如下错误： 
RuntimeError: cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /home/loop/pytorch-master/torch/lib/THC/generic/THCTensorMath.cu:15

断点调试发现数据类型出现如下变化：

我以为显卡除了问题，最后在pytoch#1204中发现一个人的标签中出现-1，发生了类似的错误： 

而我的标签为1~10，最后把标签定义为1~9，解决这个问题。^_^!

BUG3

当使用torch.view()时出现 RuntimeError: input is not contiguous at /home/loop/pytorch-master/torch/lib/TH/generic/THTensor.c:231

这个是由于浅拷贝出现的问题。 
如下：定义初始化一个Tensor值，并且对其进行维度交换，在进行Tensor.view()操作时出现以上错误。

这是由于浅拷贝的原因，y只是复制了x的指针，x改变，y也要随之改变，如下：

可以使用tensor.contiguous()解决：

BUG4

按照官网的方式编译PyTorch源码时出现：undefined reference to ... @GLIBCXX_3.4.21 (未定义的引用问题) 我的是出现在编译90%左右的broadcast_test附近出现的。问题估计是GCC的版本造成的，虽然GCC -v显示的5.0，但是调用的库不是，需要执行：

conda install libgcc

然后python setup.py clean重新生成即可解决问题

BUG5

使用Cross_entropy损失函数时出现 RuntimeError: multi-target not supported at …

仔细看其参数说明：

input has to be a 2D Tensor of size batch x n. This criterion expects a class index (0 to nClasses-1) as the target for each value

of a 1D tensor of size n

其标签必须为0~n-1，而且必须为1维的，如果设置标签为[nx1]的，则也会出现以上错误。

NOTE1 共享参数问题

在tensorflow中有variable_scope方法实现参数共享，也就是说对于2张图片，第二张训练时的权重参数与第一张图片所使用的相同，详见tf.variable_scope. 同样，在PyTorch则不存在这样的问题，因为PyTorch中使用的卷积（或者其他）层首先需要初始化，也就是需要建立一个实例，然后使用实例搭建网络，因此在多次使用这个实例时权重都是共享的。

NOTE2  torch.nn.Module.cuda 作用

之前看教程中在定义完网络后会进行：

现在才发现这个的作用，官方文档上写的是：Moves all model parameters and buffers to the GPU.

也就是在定义时并没有把weight参数传入gpu中，在调用网络进行计算时，如果传入的数据为GPU数据，则会出现：tensors are on different GPUs 错误，因此使用torch.nn.Module.cuda可以把定义的网络参数传入gpu中。

NOTE3 对同一网络连续两次对同一梯度求解（backward）

如果使用一个Variable数据传入到网络，通过backward求解其梯度值，然后在使用另一个Variable传入网络，再次求解梯度值，其最终结果会怎么样呢？正如你所想得样，是两次梯度之和。测试代码如下：

定义一个一层的线性网络，并且其权重（weight）和偏置（bias）都初始化为0，在每次求解梯度后输出梯度值，其结果如下：

可以发现，在进行梯度求解前，没有梯度，在第一次计算后梯度为-1，第二次计算后为-2，如果在第一次求解后初始化梯度net.zero_grad()，则来嗯次都是-1，则连续多次求解梯度为多次梯度之和。

NOTE4 pytorch自定义权重初始化

在上面的NOTE3中使用自定意的权重参数初始化，使用toch.nn.Module.apply()对定义的网络参数进行初始化，首先定义一个权重初始化的函数，如果传入的类是所定义的网络，则对其权重进行in_place赋值。

如果对weight_init(m)中的classname输出，可以发现有多个类：（因此需要判断是否为所定义的网络）

NOTE5 pytorch权重的更新

关于网络传递中网络的定义、loss计算、backpropogate的计算，update weight在Neural Networks有简单介绍，这里测试下。只要定义一个优化器（optimizer），实现了常见的优化算法（optimization algorithms），然后使用优化器和计算的梯度进行权重的更新。

在NOTE3中的代码后面增加如下（更新权重参数）：

其运行结果为：

可见使用optimizer.step()实现了网络权重的更新。（而且可以选择不同的更新方式，如：Adam、SGD等）

NOTE6  torch.autograd.backward()使用技巧

当计算多个梯度相加（相减）时，使用backward(torch.FloatTensor([-1]))可以简单实现。

NOTE7  监控内存使用，防止内存泄漏memory leak

代码如下：

原文链接：http://blog.csdn.net/u011276025/article/details/73826562

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