本文深入探讨了PyTorch与Matplotlib在深度学习项目中的应用技巧，包括tensor操作如squeeze()和unsqueeze()，PyTorch的torch.max()函数使用，以及Matplotlib的plt.ion()和plt.ioff()的动态图表展示方法。同时，文章还介绍了如何避免PyTorch中的softmax维度选择错误，以及PyTorch和NumPy在形状操作上的差异。
- matplotlib中plt.ion()和plt.ioff()：https://blog.youkuaiyun.com/zbrwhut/article/details/80625702
- cmap：https://blog.youkuaiyun.com/guduruyu/article/details/60868501
- squeeze()和unsqueeze()：https://blog.youkuaiyun.com/xiexu911/article/details/80820028
- torch.max()：https://blog.youkuaiyun.com/Z_lbj/article/details/79766690
- Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.报错：https://blog.youkuaiyun.com/legalhighhigh/article/details/82819747
- numpy形式：a.shape对比torch形式：a.size()
- x = x.view(x.size(0), -1) ：https://blog.youkuaiyun.com/whut_ldz/article/details/78882532
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