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Pytorch中DataLoader输出精度问题–“ RuntimeError: Input type (double) and bias type (float) should be the same"和“RuntimeError: expected scalar type Double but found Float”来源很简单，在使用DataLoader进行数据集读取后，得到的Batch数据通过神经网络报错，经查看是因为Pytorch中神经网络的参数默认精度是，而送入的测试数据精度是导致报错。

本文从实用性的角度出发给出Ignite的建设框架，最终给出个人设计的Ignite使用模版，后续直接在``train.py``文件里直接调用``do_train()``函数即可利用Ignite进行模型训练。为讲解需要，中间每个子部分的代码为最终代码中相应部分重新排序得到，最终代码中其顺序会进行调整。

pytorch中各种熵函数的使用介绍。

分析了pytorch中BN层是如何切换训练、推断时的运行模式的。

pytorcho中间层输出提取方法