最近在尝试把TensoRF在jittor框架下实现（可以去我的仓库查看转换好的模型，目前还在完善中），pytorch中具有的函数在jittor中大多具有同名函数，直接将torch改为jittor就能用，但还是有少部分地方需要进行修改，因此记录一下在转换中遇到的问题
00.训练代码
用execute代替forward
用optimizer.step(loss)代替下面三行：
optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
此外，jittor中Dataset的位置有改变，如下所示
from jittor.dataset.dataset import Dataset
0.to(device)
在torch中，你需要利用.to(device)手动实现数据在cpu和gpu之间的转换，但在jittor中采用的是统一内存管理策略，即jittor将cpu和gpu的内存统一起来，你不需要（好像也不能。。。）手动对具体的数据进行转换，只需要在代码运行前用下面的代码设置flag便可，其中x为0代表在cpu运行，为1代表尝试在gpu运行（如果显存不够会使用cpu，速度会慢很多），为2时代表强制在gpu下运行
jittor.flags.use_cuda = x
理论上应该只需要在运行的第一个文件前加上就行，但我为了保守起见在每个文件前都加上了，测试了一下好像都一样
1.numpy与jittor的转换
jittor采用的数据类型是Var，可以直接用jittor.array(data)或者jt.Var(data)将ndarray转换为Var或者生成新的Var，其用法与pytorch基本类似
Var转换为ndarray只需要在数据后面加上.numpy()即可
2.contiguous（）函数
在torch中，view（）等几个函数并不生成新的数据，只是改变了数据的索引方式，因此其存储是不连续的（指索引与存储位置不一致），有时候需要用contiguous（）函数使数据变得一致，否则有些函数无法处理（会报错），但在jittor中并没有这个函数，我尝试直接删去contiguous之后并没有报错，如果你遇到报错的话，可以尝试用reshape（）代替view（），因为该函数直接生成了新的数据，不存在数据不连续的情况
3.~
对于bool类型的数据data，在torch中用~data就可以对data进行取反，但在jittor中并没有这个函数，可以利用jittor.logic_not(data)达到相同的效果
4.torch.cuda.empty_cache()
在jittor中，你可以用下面的代码来清理显存，其中最后一行是显示占用显存的情况。
我的选择是每隔500次迭代清理一次，你可以根据情况自行尝试
jittor.clean_graph() jittor.sync_all() jittor.gc() jittor.display_memory_info()
5.ones_like()
在torch中这个函数可以指定dtype，但在jittor中不能，其输出与输入的数据类型一致
6.nn.grid_sample（input, grid）
当grid为空时，torch可以输出一个空的tensor，但在jittor运行时，这个函数会卡死不动（gpu下会卡死，但用cpu的时候可以正常运行，我也没搞懂为什么。。。）
7.amax() / amin（）
data.amax（）函数是获取数据指定维度下的最大值，并可以舍弃该维度，在jittor中同样功能的函数为:
data.arg_reduce('max')[1]
注意有个[1]，因为其返回两个值，第一个值是索引，第二个值才是data
8.torch.load()
在torch中需要指定device加载模型，如下所示，但在jittor中不需要，直接忽略该参数即可
torch.load(ckpt, map_location=device)
9.torch.cat()
在jittor为jittor.concat()
10.torch.nn.Parameter(）
该函数是将一个不可训练的tensor转换为可以训练的parameter，在jittor中不需要该函数（jittor为了兼容性保留了该函数，不过它啥事也不做）
11.torch.optim.Adam()
在torch中有lr的默认值，在jittor中需要手动设置
12.torch.manual_seed()
在jittor中用jittor.set_seed()设置seed
13.torchvision.transforms.ToTensor()
在torch中该函数可以将Image得到的图像进行处理，转换为tensor并进行归一化和转置等操作，得到的tensor形状为(C, H, W)，取值范围为[0, 1]
我没找到jittor中相应的函数，干脆自己写一句，如下所示
img_jittor= jittor.array(jittor.transpose(jittor.array(np.array(img)), [2,0,1]), dtype=jittor.float32)/255.
14.torch.inverse
求逆矩阵操作，在Jittor中如下（跟numpy一致）
jittor.linalg.inv()
15.data.T
矩阵转置，在jittor中没有同名函数，只能用 jittor.transpose(1, 0)
16.torch.nn.ReLU(inplace=True)
在jittor的ReLU中没有inplace参数
17.torch.square（）
在jittor中为jittor.sqr()
18.data.clamp(min=near, max=far)
参数分别改为min_v , max_v
19.data.long()
long函数在torch中是将数据转换为int64，但在jittor中是int32，并且用jittor.arrar(data,dtype=jittor.int64)也没法转换，需要采用下面的方法进行转换，其它类型也一样
data.int64()
20.待更新
TODO：
我对比了jittor和pytorch的部分运算，发现jittor速度快很多，但我转换过的模型却比原版慢，目前还没排除到原因
在将模型参数以Var格式保存后，用jittor.load(ckpt)加载得到的参数却是array格式，很奇怪。。。
