【torch检查注意事项】在使用PyTorch进行模型训练和调试时，需注意以下关键点，以确保代码运行稳定、高效。
| 检查项 | 注意事项 |
| 数据加载 | 确保数据格式正确，避免维度不匹配；使用`DataLoader`时注意`shuffle`和`batch_size`设置。 |
| 设备配置 | 使用`torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`统一设备管理。 |
| 梯度更新 | 每次反向传播后调用`optimizer.zero_grad()`，防止梯度累积。 |
| 模型状态 | 训练前使用`model.train()`，推理时使用`model.eval()`切换模式。 |
| 张量操作 | 避免直接修改张量的`requires_grad`属性，应通过`detach()`或`with torch.no_grad()`控制计算图。 |
合理配置与规范操作可有效提升PyTorch项目的稳定性与性能。
以上就是【torch检查注意事项】相关内容，希望对您有所帮助。
