目前网上使用torchscript导出实际模型的案例比较少，以下遇到的问题均是本人导出PatchmatchNet过程中遇到的问题

欢迎使用torchscript导出模型的同学们一起在评论区中讨论遇到的问题，尽量使得本文提出的问题能为我们以后避坑

1. 出错提示：aten::div.Tensor(Tensor self, Tensor other) -> (Tensor):
   Expected a value of type ‘Tensor’ for argument ‘self’ but instead found type 'int

 torch.div(feature_channel, self.G, rounding_mode='trunc')
 整个改成
 int(feature_channel/self.G)

2. 出错提示 RuntimeError: undefined value warped_feature
   355行注释掉 del warped_feature, src_feature, src_proj, similarity, view_weight

3. 出错提示’int’ object has no attribute or method ‘div_’.:

similarity = similarity_sum.div_(pixel_wise_weight_sum)
改成
similarity = torch.div(similarity_sum, pixel_wise_weight_sum)
或（两个重建的效果不同）
similarity = torch.div(similarity_sum, pixel_wise_weight_sum, rounding_mode='trunc')

4. Expected a value of type ‘Tensor’ for argument ‘x1’ but instead found type ‘float’
   原因：本来就是tensor的，但是script检测不出来，所以传入前显示的告诉它是tensor转换

score = self.similarity_net(similarity, grid, weight)  # [B, Nde
pth, H, W]
改成
score = self.similarity_net(torch.tensor(similarity), grid, weight)  # [B, Ndepth, H, W]

5. torch.jit.frontend.FrontendError: Cannot instantiate class ‘LogSoftmax’ in a script function
   原因：可能真的不支持这个函数吧，但是看了TorchScript — PyTorch 1.13 documentation，里面torchscript对pytorch的支持功能函数是有这个的，最后改用
   import torch.nn.functional as F 用这里面的logsoftmax
   原本使用 import torch.nn 里面的logsoftmax的

softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
score = softmax(score)
改成
score = F.log_softmax(score, dim=1)

6. Expected a default value of type Tensor on parameter “grid”.
   原因：可能不能再forward的默认参数列表里面用None

grid: torch.Tensor = None,
weight: torch.Tensor = None,
view_weights: torch.Tensor =