PyTorch踩坑记录：解决常见问题和技巧

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的功能和灵活性。然而，在使用PyTorch的过程中，我们可能会遇到一些常见的问题和挑战。本文将介绍一些常见的PyTorch问题，并提供解决方案和技巧，帮助您更好地应对这些挑战。

1. 张量形状错误

在PyTorch中，张量形状错误是一个常见的问题。当我们尝试执行操作或者传递张量到模型中时，可能会遇到形状不匹配的错误。

解决方案：首先，仔细检查输入和输出张量的形状。可以使用.shape属性检查张量的形状，并确保它们与所需的形状相匹配。如果形状不匹配，可以使用.view()函数重塑张量的形状，或者使用.unsqueeze()函数在指定维度上添加一个维度。

例子：

import torch

x = torch.randn(10, 20)