1. pytorch自定义layer，离奇的出现无法进入backward的情况，一行行注释发现去掉赋值语句就可以了，maybe bug？
2. backward就是反着来，前向有循环的话，注意梯度就传到当前位置，一个梯度就负责一个位置
3. 能通过数值梯度测试（记得换成double类型的tensor，不然精度不够）还不够，记得在一些小数据集测试能train下去，比如mnist cifar
4. 尽量不要循环；能用内建函数就不要用循环，比如有tf.stack展开tensor就不要用循环加index slice，性能还是千差万别的，循环写很容易爆显存的；万不得已用循环也要batch话，不要额外batch一个循环；用循环的话也要测试一下for while，指不定效果就不一样
5. 没有BN要注意variable初始化，初始化不好的话很难train下去
6. pytorch好debug，TF tensorboard很容易查看每个batch memory/time的使用情况，graph也容易看到有没有多余的op
7. docker本身有个IP，与宿主的IP不同，ssh scp都是连的宿主的IP，密码验证要么手动输入，要么用公钥私钥
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