分享PyTorch机器学习中的常见问题，在创建新项目时检查一遍

model.to(device)卡住

将用conda安装的pytorch卸载，用pip安装解决了

torch.load(dglgraph)报错

dgl版本问题，需要看情况更新

dgl设置

DGL分为CPU版本与GPU版本；当在GPU上运行时，应确保已安装匹配相应的CUDA版本的DGL。

Same Input to Same Trained Model Producing Different Results Each Time

在模型设计中通常建议采用nn.Softmax()函数来处理概率分布问题。但在我的具体应用场景中这种方法并未达到预期的效果。

输出参数grad

由于PyTorch中存在若干个不合理配置的问题（如中间变量grad的值为None等），为了确保程序运行正确性，请参考以下指定的输出代码。

    for name, parms in model.named_parameters():
            print('-->name:', name, '-->grad_requirs:', parms.requires_grad, \
                  ' -->grad_value:', parms.grad, '-->value:', parms)