技术博客

在使用PyTorch 2.0进行深度学习开发时，开发者应避免四种常见的代码错误，以确保程序的高效运行与优化。首先，应保持`forward`方法的纯净性，所有操作需基于张量计算，避免引入非张量逻辑。其次，应尽量避免在模型中使用`.item()`方法以及Python端的条件分支逻辑，以免影响计算图的构建。此外，为了实现后端优化系统的最佳性能，启用动态形状支持功能是必要的。最后，构建单一的大型计算图是优化性能的关键前提，有助于提升整体执行效率。