PyTorch踩坑记
前言
自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候，选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架（谷歌的TensorFlow，微软的CNTK以及Theano）的基础上，抽象了底层实现的差异，提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧！个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化，对于样本的训练，结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感觉；函数式接口设计使得深度网络的时候特别容易，简直就像在玩乐高。如果有人想入门深度学习，我一定也会推荐Keras。
后来，我为什么转到PyTorch呢？因为PyTorch大部分框架是基于Python实现的（虽然底层也有C代码），PyTorch提供了很简单的接口使得tensor和NumPy中的ndarray互相转换，这样基于NumPy的各种库我们也可以直接拿来使用。当然，这不是最重要的。我选择PyTorch的原因是因为：第一，基于Python实现，而不是像其它库一样只是提供了一个Python的调用接口而已。这样对于深度框架的调试就特别容易，如果你使用TensorFlow或者Keras，底层的实现都是C/C ，无法很好地进行底层的调试；第二，PyTorch使用动态图，而TensorFlow这样的框架使用静态图。这就是说当你使用TensorFlow框架编译一个深度模型，模型就是固定的，不容易改变，而PyTorch的动态图提供了更多的灵活性，特别是对RNN网络。所以，我在PyTorch脱离了Beta版本（0.4）以后，我果断转到了PyTorch，开始了新的学习之旅。
下面记录的是我在使用PyTorch遇到的一些问题及其解决方案：
In-place operation
这个问题是在我设计一个残差网络（ResNet）的时候遇到的，报错如下：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation.
我是参考了PyTorch官方的ResNet实现来设计我自己的网络的。其实，问题主要出在forward()函数中的out = residual这句代码。
我们首先来看一下 =这个操作符，这是一个原位操作符因为 =是对out张量直接进行的 操作，就是说执行完 =操作以后原来out指向的那个张量已经改变了。如果使用out = out residual会有什么不同呢？这个操作是将out和residual相加，然后将结果赋值给out变量。在这个过程中原来out变量指向的那个张量并没有被修改。
那么问题来了，为什么PyTorch官方的实现中，使用 =的写法没有问题，而我自己代码中这样写就有问题了呢？这是因为官方的ResNet中forward()函数中进行相加赋值操作以后就是一个relu激活函数，而激活函数层不需要反向传播，所以是没问题的；而我自己设计的网络中后面还有别的层，所以就不能这样写了。
Input type and weight type should be the same
这个问题是我将代码移植到GPU上运行时遇到的问题，报错如下：RuntimeError: Input type (CUDAFloatTensor) and weight type (CPUFloatTensor) should be the same
有人可能说，这个简单！这是你的输入数据在GPU上，而模型参数不在GPU上，使用to()方法将模型复制到GPU上即可。非也，我这里说的不是个问题。当然，如果有人遇到这个错误了，第一要检查的是你是不是使用to()或者cuda()方法将模型搬运到GPU上去了。
我的代码已经使用to()将模型复制到GPU上去了，为什么还会有这个问题呢？通过两天的调试，我发现我的模型大部分参数是位于GPU上的，而模型中的一些层却在CPU上，所以导致了这个问题。
注：在调试程序的时候怎么查看模型是否在GPU上呢？使用如下函数可以进行测试：next(model.parameters()).is_cuda
我后来发现，是我在设计ResNet的时候使用了list存储我的残差层导致的。如果在定义模型的时候，使用普通的list存储的模型层，PyTorch提供的to()方法是不会将对应的层复制到GPU上去的。解决办法也很简单，使用torch.nn.ModuleList容器来存储就好了。
