之前将自己写的pytorch图像分割代码修改为paddle版本，在过程中遇到一些问题，在此进行总结。

如有错误，还请指正。

• paddle的Dataset类的get_item返回值只能是ndarray，不能是tensor、string等其他任何类型
• paddle的tensor转换ndarray时用x.numpy()即可，np.array(x)不行，会一直卡在这步
• 对CrossEntropyLoss，输入的预测结果必须是N,H,W,C，虽然官网上标注的输入格式是N,C,H,W，但在分割里面这样行不通
• paddle模型参数是parambase类型，paddle.save, paddle.load只能对模型参数、优化器参数进行加载保存，如果保存ckpt字典，模型参数是字典中的一个值，会出问题，需要把模型参数转成ndarray；paddle.load加载的模型参数结果始终是ndarray；
• 代码模型加载文件参数: paddle用model.set_state_dict；torch用model.load_state_dict
• 部分函数名：paddle里是Conv2D,BatchNorm2D；torch是Conv2d,BatchNorm2d
• 特征拼接：paddle.concat；torch.cat

• 特征变形：paddle.reshape；torch.view

• 特征复制：paddle.tile；torch.repeat

• 特征维度变换：paddle.transpose；torch.permute
• 其他类型转tensor：paddle.to_tensor ；torch. Tensor

官方torch paddle算子映射表：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/08_api_mapping/pytorch_api_mapping_cn.html